我试图使用 TensorRT Python API 来转换模型。定义连接层时出错，代码为：
concatLayer = network.add_concatenation([conv1.get_output(0),conv2.get_output(0)],2)
错误信息是：
TypeError: in method 'NetworkDefinition_add_concatenation', argument 2 of type 'nvinfer1::ITensor *const *'
' conv1.get_output(0)' 将返回一个ITensor*变量，我应该如何将其转换为的类型ITensor *const*？
似乎 TensorRT python API 是用 SWIG 从其 C++ 版本包装的，add_concatenation() 的 API 参考是：
addConcatenation(ITensor *const *inputs, int nbInputs)=0 -> IConcatenationLayer *
向网络参数添加连接层：
inputs (*) – the input tensors to the layer nbInputs (*) – the number of input tensors also (See) –回报：
the new concatenation layer, or null if it could not be created **Warning** (All tensors must have the same dimensions for all dimensions except for channel.)