本发明公开了一种基于TensorRT的视频超分推理方法及装置，首先对视频超分网络进行训练；然后对网络算子进行分析，对常用算子进行整理，对不支持算子进行编写，对于可优化算子做算子融合；最后对于完整的视频超分网络结构，使用TensorRT编写并生成序列化引擎进行推理。本发明提出了视频超分推理落地的新方法，即是使用TensorRT该推理框架进行部署和加速，建立常用算子库将TensorRT算子和Pytorch算子进行对齐，优化部署过程，并能够比在训练框架下的推理有更好的速度和更低的显存占用。