TENSORRT工作流程：
下表列出了TensorRT功能及其支持的API。
下列表显示TensorRT支持的平台
关键词：
UFF：
通用框架格式（UFF）是描述DNN（深度神经网络）的执行图的数据格式，并且从该执行图与其输入和输出进行绑定。 它有一个明确的核心语言，但也将支持对其核心操作和完全自定义操作的扩展。
格式包括：
- 序列化格式的具体语法，采用protobuf模式。
- 每个操作符的有效性定义，表示为一组python描述符。
- 记录每个核心操作的行为（以便将来交付）。
PLAN文件：
PLAN文件是运行时引擎用来执行网络的序列化数据。 它包括权重，内核执行网络的时间表，以及应用程序可以查询的网络信息，以确定如何绑定输入和输出缓冲区。
工作流程图：
下图展示了一个典型的开发工作流程，用户通过训练数据模型来生成训练有素的网络。 训练好的网络可以用于推断。
正在将网络导入TensorRT。 用户将训练好的网络导入TensorRT，TensorRT优化网络以生成PLAN。 例如，该PLAN被用于推断，以验证优化是否已正确执行。
PLAN也可以被序列化到磁盘，以便稍后重新加载到TensorRT运行时，而不必再次执行优化步骤。
NVCaffe C ++工作流程：
TensorRT可以通过NvCaffeParser界面直接导入NVCaffe模型。
使用NvCaffeParser解析器的示例可以在SampleMNIST中找到。 在那里，TensorRT网络定义结构使用NvCaffeParser库从NVCaffe模型直接填充：
INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
CaffeParser* parser = createCaffeParser();
std::unordered_map<std::string, infer1::Tensor> blobNameToTensor;
const IBlobNameToTensor* blobNameToTensor =
parser->parse(locateFile(deployFile).c_str(),
locateFile(modelFile).c_str(),
*network,
DataType::kFLOAT);指示NvCaffeParser生成一个权重为32位浮点数的网络，但我们可以通过DataType :: kHALF生成一个16位权重的模型。
除填充网络定义外，解析器还会返回一个从NVCaffe blob名称映射到TensorRT张量的字典。
TensorRT网络定义没有就地操作的概念，例如，ReLU的输入和输出张量是不同的。 当NVCaffe网络使用就地操作时，字典中返回的TensorRT张量对应于最后一次写入该blob。 例如，如果卷积创建了一个blob，然后是一个就地的ReLU，那么该Blob的名称将映射到作为ReLU输出的TensorRT张量。
由于NVCaffe模型不会告诉哪些张量是网络的输出，需要在解析后明确指定这些张量：
for (auto& s : outputs)
network->markOutput(*blobNameToTensor->find(s.c_str()));对输出张量的数量没有限制，但是，将张量标记为输出，可能禁止对张量进行一些优化。
不要立即释放解析器对象，因为网络定义通过引用NVCaffe模型来保存权重，而不是按值。 只有在构建过程中才会从NVCaffe模型中读取权重。
