RuntimeError: 请在 TF 2.0 中使用 tf.experimental.tensorrt.Converter

如果你在使用TensorFlow的过程中遇到了这个错误提示，那么很可能你正在使用TF 1.x版本的代码或者老版本的TensorRT。因为这个警告是在TF 2.0中推出的，在旧版本中并不会出现。

TensorRT是一个加速深度学习推理的库，通常能减少推理时间并提高系统占用率。在TF 2.0中，将TensorRT的转换器(tf.experimental.tensorrt.Converter)添加到了tf中，并标志着支持与TensorRT配合使用。

至此，使用TensorFlow不光能够用于模型的训练，还能以相同的框架进行部署。简单来说，这个更新提高了TensorFlow的灵活性和可用性，优化了运行深度学习模型的效率。

如果你想要升级到TF 2.0版本并开始使用TensorRT来优化模型的速度，可以按照下面的步骤进行操作：

1. 安装TensorFlow 2.0

# 安装CPU版本
pip install tensorflow==2.0.0

# 安装GPU版本
pip install tensorflow-gpu==2.0.0

2. 安装TensorRT

• TensorRT：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-7x-download

3. 使用tf.experimental.tensorrt.Converter优化模型

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([...])

# 定义tf.experimental.tensorrt.Converter
converter = tf.experimental.tensorrt.Converter(
    input_saved_model_dir='path/to/keras/model',
    precision_mode='FP16')

# 将keras模型转换为TensorRT优化模型
trt_model = converter.convert()

最后，如果你遇到了问题，可以查看官方文档或者在社区中寻求帮助。

参考文献：

• https://www.tensorflow.org/guide/using_tensorrt
• https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/support-matrix/index.html