带有TensorFlow的TensorRT在推断时没有结果

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，而TensorRT是英伟达（NVIDIA）推出的用于高性能深度学习推理的优化器和运行时引擎。在使用TensorRT进行推断时，出现没有结果的情况可能有以下几个原因：

1. 模型加载问题：首先需要确保已正确加载了TensorFlow模型，并且模型文件的路径是正确的。可以使用TensorFlow提供的函数加载模型，例如tf.saved_model.load()。
2. 输入数据问题：推断时需要提供正确的输入数据。确保输入数据的维度和类型与模型要求一致。可以使用tf.constant()或tf.placeholder()创建输入张量，并将其传递给模型进行推断。
3. 模型转换问题：TensorRT对TensorFlow模型进行了优化和转换，但并不是所有的TensorFlow操作都支持转换为TensorRT操作。如果模型中包含不支持的操作，可能会导致推断时没有结果。可以使用TensorRT提供的日志功能来查看是否有不支持的操作。
4. 硬件兼容性问题：TensorRT对不同的GPU架构提供了不同的优化，因此需要确保使用的GPU与TensorRT兼容。可以查看TensorRT的官方文档，了解支持的GPU架构。
5. 版本兼容性问题：TensorFlow和TensorRT的版本兼容性也需要注意。确保使用的TensorFlow版本与TensorRT版本兼容，并且按照官方文档中的指导进行配置和安装。

如果以上步骤都没有解决问题，可以尝试在TensorRT的官方论坛或社区中寻求帮助，或者查阅TensorRT的官方文档以获取更详细的信息和解决方案。

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