如何在 Torch-TensorRT 中实现动态 Batch Size?
时间:2024-11-15 14:34:03 376浏览 收藏
知识点掌握了,还需要不断练习才能熟练运用。下面golang学习网给大家带来一个文章开发实战,手把手教大家学习《如何在 Torch-TensorRT 中实现动态 Batch Size?》,在实现功能的过程中也带大家重新温习相关知识点,温故而知新,回头看看说不定又有不一样的感悟!
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 = 3 image_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。
以上就是本文的全部内容了,是否有顺利帮助你解决问题?若是能给你带来学习上的帮助,请大家多多支持golang学习网!更多关于文章的相关知识,也可关注golang学习网公众号。
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