在上一篇文章中，已经对什么是TensorRT，使用TensorRT进行深度学习模型部署推理的完整流程进行了初步的介绍。本文将详细介绍TensorRT引擎的构建，包括tf2onnx的使用、trtexec命令行的使用和重要参数介绍、如何使用Python API进行TensorRT引擎构建等

Tensorflow模型转换为ONNX

使用以下命令安装tf2onnx

pip install tf2onnx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

tf2onnx是以Python命令行模块的形式使用的，可在终端中输入以下内容，查看tf2onnx的帮助信息

python -m tf2onnx -h
optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --input INPUT         input from graphdef
  --graphdef GRAPHDEF   input from graphdef
  --saved-model SAVED_MODEL
                        input from saved model
  --tag TAG             tag to use for saved_model
  --signature_def SIGNATURE_DEF
                        signature_def from saved_model to use
  --concrete_function CONCRETE_FUNCTION