为了更好地应对深度学习中TensorRT模型的实际需求，本课程被划分为四个关键部分。首先，深入研究CUDA驱动API，包括其使用方法、错误处理技巧、上下文管理方法等，同时强调CUDA开发的最佳实践。其次，专注于CUDA运行时API，致力于简洁高效的使用方式，其中重点包括核函数编写用于模型预处理的加速，以及yolov5后处理加速和共享内存的灵活运用。第三部分深入探讨TensorRT基础，包括模型编译、推理流程、onnx解析器的详细运用，同时探讨onnx结构的编辑修改方法，学习int8量化和插件开发的实际流程，以及动态shape的灵活应用。最后一部分以项目案例为导向，深入学习TensorRT的高级应用，包括分类器、目标检测、姿态检测、场景分割、道路分割、深度估计、车道线检测等多个项目，同时学习深度学习所需的封装技术、多线程技术和框架设计技术，为TensorRT模型的优化提供全面指南。