在 torch_tensorrt 中设置动态批次大小
在使用 pytorch 模型与 torch-tensorrt 进行推理时，需要指定批次大小。而对于推理场景，批次大小往往是动态变化的，因此需要在将模型转换为 tensorrt 格式时设置动态批次大小。
在 torch_tensorrt 的 compile 函数中，输入参数 inputs 定义了模型推理时的形状范围。要设置动态批次大小，需要指定 min_shape、opt_shape 和 max_shape 三个参数：
min_shape: 推理的最小批次大小opt_shape: 推理的推荐批次大小max_shape: 推理的最大批次大小
例如，要将批次大小设置为 1 到 100 之间的动态大小，可以这样设置：
inputs = [ torch_tensorrt.Input( min_shape=[1, image_channel, image_size, image_size], opt_shape=[1, image_channel, image_size, image_size], max_shape=[100, image_channel, image_size, image_size], # 设置最大批次大小为 100 device=device )]
请注意，动态批次大小的范围应根据硬件和显存限制进行权衡，以确保模型能够高效运行。
以上就是如何使用 torch_tensorrt 设置动态批次大小？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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