TensorRT中Shape层的使用示例代码

Shape层1 Shape层是TensorRT中的一种基本层类型，用于处理输入张量的形状信息。本文将对Shape层的基本概念、使用方法和代码实现进行详细介绍。 Shape层的基本概念 在TensorRT中，Shape层是指一种特殊的层类型，用于处理输入张量的形状信息。Shape层可以将输入张量的形状信息提取出来，并将其转换为可用于后续计算的格式。Shape层广泛应用于计算机视觉、自然语言处理和其他机器学习领域。 Shape层的使用方法 Shape层可以在TensorRT 6、7和8中使用，下面是三种版本下的使用方法： 1. TensorRT 6中的使用方法（已废弃）：在TensorRT 6中，Shape层可以使用`add_shape`方法来添加Shape层，该方法需要指定输入张量和形状信息。 2. TensorRT 7+staticshape模式中的使用方法：在TensorRT 7+staticshape模式下，Shape层可以使用`add_shape`方法来添加Shape层，该方法需要指定输入张量和形状信息。 3. TensorRT 7+dynamicshape模式中的使用方法：在TensorRT 7+dynamicshape模式下，Shape层可以使用`add_shape`方法来添加Shape层，该方法需要指定输入张量和形状信息。 4. TensorRT 8中的使用方法：在TensorRT 8中，Shape层可以使用`add_shape`方法来添加Shape层，该方法需要指定输入张量和形状信息。 Shape层的代码实现 下面是一个使用TensorRT 8创建Shape层的示例代码： ```python import numpy as np from cuda import cudart import tensorrt as trt nIn, cIn, hIn, wIn = 1, 3, 4, 5 # 输⼊张量NCHW data = np.arange(cIn, dtype=np.float32).reshape(cIn, 1, 1) * 100 + np.arange(hIn).reshape(1, hIn, 1) * 10 + np.arange(wIn).reshape(1, 1, wIn) # 输⼊数据 data = data.reshape(nIn, cIn, hIn, wIn).astype(np.float32) np.set_printoptions(precision=8, linewidth=200, suppress=True) cudart.cudaDeviceSynchronize() logger = trt.Logger(trt.Logger.ERROR) builder = trt.Builder(logger) network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)) config = builder.create_builder_config() inputT0 = network.add_input('inputT0', trt.DataType.FLOAT, (nIn, cIn, hIn, wIn)) #------------------------------------------------------------------------------# 替换部分 shapeLayer = network.add_shape(inputT0) #------------------------------------------------------------------------------# 替换部分 network.mark_output(shapeLayer) ``` 在上面的代码中，我们首先创建了一个输⼊张量，然后使用`add_shape`方法将其转换为Shape层。最后，我们使用`mark_output`方法将Shape层标记为输出层。 总结 本文详细介绍了Shape层的基本概念、使用方法和代码实现。Shape层是TensorRT中的一种基本层类型，用于处理输入张量的形状信息。通过使用Shape层，可以将输入张量的形状信息提取出来，并将其转换为可用于后续计算的格式。