如何在 Torch-TensorRT 中实现动态 Batch Size？

知识点掌握了，还需要不断练习才能熟练运用。下面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！更多关于文章的相关知识，也可关注公众号。