在 torch-tensorrt 中设置动态 batch size
在将 pytorch 模型转换为 tensorrt 格式以进行推理时，我们可能需要设置动态 batch size 来适应不同的预测场景。传统的 compile() 方式无法满足这一需求，以下展示如何使用 input 对象设置动态 batch size 范围：
from torch_tensorrt import Input# 定义输入维度image_channel = 3image_size = 224# 设置最小形状、最佳形状和最大形状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]# 创建 Input 对象inputs = [ Input(min_shape, opt_shape, max_shape)]# 编译模型，启用 fp16 精度trt_ts_module = torch_tensorrt.compile(model, inputs, enabled_precisions={torch.float})
通过设置 max_shape 为所需的动态 batch size 上限，即可在编译过程中指定动态 batch size 范围。值得注意的是，这个范围应该根据硬件资源和显存限制进行调整。
以上就是如何在 Torch-TensorRT 中实现动态 Batch Size？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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