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在TensorRT中，OP（Operations，操作）是指网络中的基本计算单元，类似于数学中的运算符。每个OP执行一个特定的计算任务，例如卷积、矩阵乘法、激活函数等。TensorRT通过识别和优化这些OP来提高深度学习模型的推理速度。
TensorRT中的OP可以是以下几种类型：

1. Element-wise Operations：对输入张量的每个元素执行相同的操作，如加法、乘法、指数、对数等。
2. Reduce Operations：对输入张量的某些维度进行归约操作，如求和、求最大值或最小值等。
3. Convolution Operations：执行卷积操作，这是深度学习中常用的操作之一。
4. Matrix Multiplications：执行矩阵乘法操作。
5. Activation Functions：如ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函数。
6. Pooling Operations：如最大池化或平均池化。
7. Normalization Operations：如批量归一化（Batch Normalization）。
8. Shuffle Operations：对张量进行重新排列或转置。
9. Gather Operations：根据索引从输入张量中收集元素。
10. Constant Operations：生成常数张量。

TensorRT在构建网络时，会将模型中的层（Layers）转换为这些OP的组合，然后通过算子融合（Operator Fusion）等技术优化这些OP的执行，以提高整体的推理性能。例如，TensorRT可能会将卷积层后紧跟的激活层合并为一个OP，以减少内存访问和计算步骤，从而提高数据吞吐率和运算效率 。
此外，TensorRT还支持自定义OP，这允许开发者将特定的、TensorRT中未内置的操作集成到推理引擎中，这在处理一些特殊的深度学习模型时非常有用 。自定义OP需要开发者自己实现相应的CUDA代码，并在构建TensorRT网络时注册和使用这些自定义OP 。