tensorrt动态shape
时间: 2023-09-09 13:10:26 浏览: 58
TensorRT 支持动态输入和输出形状。这意味着您可以在推理期间更改张量的形状,而不需要重新构建引擎。
在 TensorRT 中使用动态形状需要以下步骤:
1. 创建一个 ICudaEngine 对象,并使用 Dims 类型的最大形状定义输入和输出张量的形状。
2. 在运行时使用 IExecutionContext::setBindingDimensions 方法指定实际输入和输出形状。
3. 在执行推理之前,使用 IExecutionContext::executeV2 方法传递输入和输出缓冲区。
下面是一个使用 TensorRT 动态形状的示例代码:
```python
import tensorrt as trt
# 创建一个 ICudaEngine 对象
with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network() as network, \
trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser:
builder.max_workspace_size = 1 << 30
builder.max_batch_size = 1
builder.fp16_mode = True
with open(onnx_file_path, 'rb') as model:
parser.parse(model.read())
engine = builder.build_cuda_engine(network)
# 创建 IExecutionContext 对象
with engine.create_execution_context() as context:
# 获取输入和输出绑定信息
input_binding_info = context.get_binding_shape(0)
output_binding_info = context.get_binding_shape(1)
# 设置实际输入和输出形状
input_shape = (1, 3, 224, 224)
output_shape = (1, 1000)
context.set_binding_shape(0, input_shape)
context.set_binding_shape(1, output_shape)
# 创建输入和输出缓冲区
input_buffer = np.zeros(input_shape, dtype=np.float32)
output_buffer = np.zeros(output_shape, dtype=np.float32)
# 执行推理
context.execute_v2(bindings=[input_buffer, output_buffer])
```
在上面的示例中,我们首先使用 TensorRT 的 ONNX 解析器解析 ONNX 模型,并创建一个 ICudaEngine 对象。然后,我们使用 IExecutionContext::get_binding_shape 方法获取输入和输出张量的绑定信息,然后使用 IExecutionContext::set_binding_shape 方法设置实际输入和输出形状。最后,我们创建输入和输出缓冲区,并使用 IExecutionContext::execute_v2 方法进行推理。
需要注意的是,使用动态形状可能会导致一些性能损失,因为 TensorRT 无法在编译时优化缓冲区大小。此外,动态形状功能在某些硬件上可能不受支持。