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。
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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。
