五、yolov8 tensorRT c++部署及接口封装（保姆级教程&附源码）_yolov8部署tensorrt封装

采用 C++TensorRT来部署深度学习模型有以下几个优点：

高性能推理：TensorRT是一个高性能的深度学习推理（Inference）优化器，专门为NVIDIA GPU硬件平台设计，能够提供低延迟、高吞吐量的模型推理性能。这意味着在执行模型推理时，TensorRT能够显著提高运算速度，适用于对实时性要求较高的应用场景。
多种框架支持：TensorRT支持从多种流行的深度学习框架（如TensorFlow、Caffe、MxNet、PyTorch等）转换而来的模型，这使得开发者可以灵活选择训练框架，并将训练好的模型转换为TensorRT格式以便进行优化推理。
优化技术集成：TensorRT集成了多种模型优化技术，包括模型量化、动态内存优化、层融合等，这些技术可以极大提高模型的推断速度和效率。
多平台兼容性：TensorRT可以在不同的NVIDIA GPU硬件上运行，无论是超大规模的数据中心还是嵌入式平台，甚至是自动驾驶平台，都可以利用TensorRT进行推理加速。
易于部署：TensorRT提供了C++ API和Python API，使得开发者可以根据自己的需求和熟悉程度选择适合的语言进行开发。C++通常用于需要更高性能和更低级别控制的场景。
提升执行速度：基于TensorRT的应用在推理期间，相比仅使用CPU平台的执行速度快达40倍，这对于需要快速响应的应用场景来说是非常重要的。
主流工具的优势