如何保存冻结推理图生成的TensorRT图？

保存冻结推理图生成的TensorRT图可以通过以下步骤实现：

1. 冻结推理图：首先，确保已经完成了TensorFlow模型的训练和推理图的生成。然后，使用TensorFlow提供的freeze_graph.py脚本将推理图冻结为一个包含模型权重的单个文件。该脚本可以通过TensorFlow的GitHub仓库获取。
2. 转换为UFF格式：TensorRT不直接支持TensorFlow模型，因此需要将冻结的推理图转换为TensorRT支持的UFF（Universal Framework Format）格式。可以使用TensorRT提供的uff.convert_from_tensorflow函数将冻结的推理图转换为UFF格式。
3. 优化和序列化：使用TensorRT的Builder API加载UFF格式的推理图，并进行优化和序列化。在此过程中，可以设置各种优化参数，如最大批处理大小、最大工作空间大小等，以获得最佳的推理性能。最后，将优化后的TensorRT图序列化为一个文件。
4. 加载和推理：在需要进行推理的应用程序中，使用TensorRT的Runtime API加载序列化的TensorRT图，并进行推理。可以通过设置输入和输出张量的数据来执行推理操作。

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请注意，以上答案仅供参考，具体实施步骤可能因环境和需求而有所不同。