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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：
- 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。
- 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。
- Convolution Operations：执行卷积操作，这是深度学习中常用的操作之一。
- Matrix Multiplications：执行矩阵乘法操作。
- Activation Functions：如ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函数。
- Pooling Operations：如最大池化或平均池化。
- Normalization Operations：如批量归一化（Batch Normalization）。
- Shuffle Operations：对张量进行重新排列或转置。
- Gather Operations：根据索引从输入张量中收集元素。
- 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 。