如何在 torch_tensorrt 中设置动态批次大小？

最近发现不少小伙伴都对文章很感兴趣，所以今天继续给大家介绍文章相关的知识，本文《如何在 torch_tensorrt 中设置动态批次大小？ 》主要内容涉及到等等知识点，希望能帮到你！当然如果阅读本文时存在不同想法，可以在评论中表达，但是请勿使用过激的措辞~

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
    )
]

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。

理论要掌握，实操不能落！以上关于《如何在 torch_tensorrt 中设置动态批次大小？ 》的详细介绍，大家都掌握了吧！如果想要继续提升自己的能力，那么就来关注golang学习网公众号吧！