評估C++ TensorRT 的效果可以通過以下幾種方式進行：
性能評估：可以通過比較使用TensorRT 加速的模型和原始模型的推理速度來評估TensorRT 的性能提升效果。可以使用性能分析工具（如NVIDIA的Nsight Systems）來檢查GPU 的利用率、內存占用等指標。
精度評估：可以通過比較使用TensorRT 加速的模型和原始模型的推理結果來評估TensorRT 對模型精度的影響。可以使用測試數據集進行推理，然后比較輸出結果的準確性。
部署效果評估：可以將使用TensorRT 加速的模型部署到實際應用中，觀察部署后的性能和準確性表現，以評估TensorRT 在實際應用中的效果。
對比評估：可以將使用其他加速庫（如OpenCV、cuDNN等）加速的模型和使用TensorRT 加速的模型進行對比，評估TensorRT 相對于其他加速庫的效果。
綜合以上幾種評估方式，可以全面評估C++ TensorRT 的效果，并根據評估結果進行優化和調整。
