NVIDIA TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时，它提供低延迟和高吞吐量。TensorRT可以从每个深度学习框架导入经过训练的模型，从而轻松地创建可以集成到大型应用程序和服务中的高效推理引擎。
这个视频的五个关键点:
1.TensorRT支持RNNv2, MatrixMultiply, ElementWise, TopK层。
2.RNNv2层需要单独设置每个门和层的权重，RNNv2的输入格式为BSE (Batch, Sequence, embed)。
3.完全连接层也可以用矩阵乘层和Element-Wise 层实现。或者，您可以直接使用TensorRT的完全连接层，但是在将权重输入到该层之前，需要对其进行重新设置。
4. 可以将引擎序列化到内存块，然后将内存块序列化到文件或流。这消除了再次执行优化步骤的需要。
5. 虽然这个示例是用c++构建的，但是您可以使用TensorRT Python API在Python中实现相同的功能。
本视频演示如何使用NVIDIA TensorRT配置基于字符级语言模型的简单递归神经网络(RNN)。
视频将近7分钟，我们已经翻译成中文字幕，请耐心观看。
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