如何在 torch_tensorrt 中设置动态批次大小？

作者: nijia 发布: 2024年11月14日 8阅读 0评论

如何在 torch_tensorrt 中设置动态批次大小在部署推理任务时，输入批次大小通常是动态变化的。因此…

如何在 torch_tensorrt 中设置动态批次大小

在部署推理任务时，输入批次大小通常是动态变化的。因此，需要设置一个动态批次大小，以适应不同场景的需求。在 torch_tensorrt 中，可以通过指定最小、最优和最大批次大小来实现动态批次大小。

以下是如何修改你的代码以设置动态批次大小：

修改后的代码：

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],  # 根据实际需求设置最大批次大小         device=device     ) ]

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通过设置最大批次大小为 100，模型将能够处理批次大小在 1 到 100 之间的输入。具体设置范围取决于硬件和显存限制。

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