TensorRT是一个高性能的深度学习推理（Inference）优化器，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT可用于对超大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。TensorRT现已能支持TensorFlow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架，将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来，能在几乎所有的框架中进行快速和高效的部署推理。
可以认为TensorRT是一个只有前向传播的深度学习框架，这个框架可以将 Caffe，TensorFlow的网络模型解析，然后与tensorRT中对应的层进行一一映射，把其他框架的模型统一全部 转换到tensorRT中，然后在tensorRT中可以针对NVIDIA自家GPU实施优化策略，并进行部署加速。
- 训练（training）包含了前向传播和后向传播两个阶段，针对的是训练集。训练时通过误差反向传播来不断修改网络权值（weights）。
- 推理（inference）只包含前向传播一个阶段，针对的是除了训练集之外的新数据。可以是测试集，但不完全是，更多的是整个数据集之外的数据。其实就是针对新数据进行预测，预测时，速度是一个很重要的因素。
ONNX（Open Neural Network Exchange ）是微软和Facebook携手开发的开放式神经网络交换工具，也就是说不管用什么框架训练，只要转换为ONNX模型，就可以放在其他框架上面去inference。这是一种统一的神经网络模型定义和保存方式，上面提到的除了tensorflow之外的其他框架官方应该都对onnx做了支持，而ONNX自己开发了对tensorflow的支持。从深度学习框架方面来说，这是各大厂商对抗谷歌tensorflow垄断地位的一种有效方式；从研究人员和开发者方面来说，这可以使开发者轻易地在不同机器学习工具之间进行转换，并为项目选择最好的组合方式，加快从研究到生产的速度。
详细可参考大佬的文章TensorRT(1)-介绍-使用-安装 | arleyzhang