本文详细介绍了神经网络模型的部署和存储方式，包括Libtorch源生部署、torch.jit.trace()转换、转成ONNX部署以及TensorRt部署加速。通过数学原理的阐述和完整可运行的PyTorch代码，希望读者能够更好地理解和掌握这些技术。在实际应用中，可以根据需求选择合适的部署方式，以实现高效、便捷的模型部署。
