在Nvidia的博客中，他们介绍了他们的TensorRT如下：
NVIDIA TensorRT™是一款高性能神经网络推理引擎，适用于深度学习应用程序的生产部署。 TensorRT可用于快速优化，验证和部署经过培训的神经网络，以推断超大规模数据中心，嵌入式或汽车产品平台。
所以我想知道，如果我有一个预先训练过的Tensorflow模型，我可以在Jetson TX1的TensorRT中使用它进行推理吗？
基于来自Nvidia论坛的this post，你似乎可以使用TensorRT来推断caffemodel而不是tensorflow模型。除了tensorRT之外，在tx1上建立张量流是另一个问题（参见这里：https://github.com/ugv-tracking/cfnet）。
从JetPack 3.1开始，NVIDIA还为Tensorflow增加了TensorRT支持。因此，训练好的TF模型可以直接部署在Jetson TX1 / TK1 / TX2中