TensorRT: 实现 Mnist 手写数字识别推理

TensorRT作为NVIDIA推出的高性能深度学习推理优化库，在工业界有着极高的应用价值。为了深入理解其底层运行机制与API调用逻辑，选择一个轻量级且结构清晰的模型作为切入点是非常明智的策略。MNIST手写数字识别数据集及其对应的神经网络模型，凭借其极小的参数量、简单的网络拓扑结构以及直观的分类任务，成为了初学者掌握TensorRT推理流程的最佳实践案例。本文基于官方提供的示例代码，结合个人的开发习惯与工程实践经验，对MNIST模型在TensorRT环境下的完整推理链路进行了系统性的梳理与重构。通过这一过程，我们不仅能够掌握从模型加载到结果输出的每一个技术细节，还能深入理解GPU显存管理、异步流控制以及数据预处理等关键环节的实现原理。

1.TensorRT推理的12个基本步骤

在深入代码实现之前，有必要先厘清TensorRT推理引擎的标准执行流程。这一流程被拆解为十二个逻辑严密的关键步骤，每一步都对应着特定的资源分配或数据操作。

第一步：实例化IRuntime对象。这是TensorRT推理的起点，Runtime负责管理引擎的生命周期，并作为反序列化引擎文件的入口。
第二步：从序列化的引擎文件中反序列化，创建ICudaEngine对象。引擎文件（.engine或.trt）包含了针对特定硬件优化的计算图，反序列化过程将其加载到内存中。
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