深度学习中，我们一直在训练模型，通过反向传播求导更新模型的权重，最终得到一个泛化能力比较强的模型。不过执行模型操作的算子会变化，可能从Pytorch->TensorRT或者TensorFlow->TFLITE，也就是实现算子的方式变了，同一个卷积操作，在Pytorch框架中是一种实现，在TensorRT又是另一种时间，两者的基本原理是一样的，但是精度和速度不一样，TensorRT可以借助Pytorch训练好的卷积的权重，实现与Pytorch中一样的操作，不过可能更快些。
