如何使用torch_tensorrt设置动态批量大小以优化推理性能？

使用 torch_tensorrt 设置动态批量大小

在部署推理任务时，为模型设置动态批量大小非常重要，因为它允许模型适应不同大小的输入。torch_tensorrt 提供了一个便捷的机制来实现这一点。

要为 torch_tensorrt 模型设置动态批量大小，需根据预期输入范围指定最小形状、最佳形状和最大形状：

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],  # 设置最大批量大小为 100         device=device     ) ]

在上面的示例中，批量大小的范围设置为从 1 到 100。你可以根据具体硬件和内存限制调整此范围。

设置动态批量大小后，torch_tensorrt 将自动优化模型推理，根据输入批量大小优化计算和内存使用。这使模型能够根据输入批量大小有效利用资源，并避免内存问题或计算开销。

需要注意的是，选择适当的动态批量大小范围至关重要，以平衡资源效率和性能。