如何查看自己的batch——size

时间: 2023-08-02 10:07:58 浏览: 148
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【BERT系列】——命名实体识别

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如果你已经在训练深度学习模型,并且使用的是框架如TensorFlow、PyTorch等,那么可以通过以下方式来查看当前的 batch size: 在 TensorFlow 中,可以通过以下代码来查看当前的 batch size: ```python import tensorflow as tf batch_size = tf.shape(input_tensor)[0] ``` 在 PyTorch 中,可以通过以下代码来查看当前的 batch size: ```python batch_size = tensor.size(0) ``` 其中,input_tensor 或 tensor 是当前模型输入的张量,可以根据实际情况进行修改。如果你在训练模型时没有设置 batch size,那么默认的 batch size 是 1。
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import numpy as np import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit import time import torch # 1. 确定batch size大小,与导出的trt模型保持一致 BATCH_SIZE = 32 # 2. 选择是否采用FP16精度,与导出的trt模型保持一致 USE_FP16 = True target_dtype = np.float16 if USE_FP16 else np.float32 # 3. 创建Runtime,加载TRT引擎 f = open("resnet_engine.trt", "rb") # 读取trt模型 runtime = trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)) # 创建一个Runtime(传入记录器Logger) engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) # 从文件中加载trt引擎 context = engine.create_execution_context() # 创建context # 4. 分配input和output内存 input_batch = np.random.randn(BATCH_SIZE, 224, 224, 3).astype(target_dtype) output = np.empty([BATCH_SIZE, 1000], dtype = target_dtype) d_input = cuda.mem_alloc(1 * input_batch.nbytes) d_output = cuda.mem_alloc(1 * output.nbytes) bindings = [int(d_input), int(d_output)] stream = cuda.Stream() # 5. 创建predict函数 def predict(batch): # result gets copied into output # transfer input data to device cuda.memcpy_htod_async(d_input, batch, stream) # execute model context.execute_async_v2(bindings, stream.handle, None) # 此处采用异步推理。如果想要同步推理,需将execute_async_v2替换成execute_v2 # transfer predictions back cuda.memcpy_dtoh_async(output, d_output, stream) # syncronize threads stream.synchronize() return output # 6. 调用predict函数进行推理,并记录推理时间 def preprocess_input(input): # input_batch无法直接传给模型,还需要做一定的预处理 # 此处可以添加一些其它的预处理操作(如标准化、归一化等) result = torch.from_numpy(input).transpose(0,2).transpose(1,2) # 利用torch中的transpose,使(224,224,3)——>(3,224,224) return np.array(result, dtype=target_dtype) preprocessed_inputs = np.array([preprocess_input(input) for input in input_batch]) # (BATCH_SIZE,224,224,3)——>(BATCH_SIZE,3,224,224) print("Warming up...") pred = predict(preprocessed_inputs) print("Done warming up!") t0 = time.time() pred = predict(preprocessed_inputs) t = time.time() - t0 print("Prediction cost {:.4f}s".format(t)) 请将这部分代码,改成可以输入电脑摄像头视频的

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