TensorRT是NVIDIA推出的用于高性能深度学习推理的库。它通过对深度学习模型进行优化和加速,提供了快速的推理性能。TensorRT提供了Python API,使得开发者可以使用Python编程语言来调用和配置TensorRT。
设置批处理大小(batch size)是在使用TensorRT进行推理时需要考虑的重要因素之一。批处理大小指的是一次性输入神经网络的样本数目。在TensorRT中,通过设置批处理大小,可以对推理过程进行优化,提高推理性能。
设置较大的批处理大小可以充分利用GPU并行计算的优势,提高整体推理速度。然而,批处理大小过大可能导致显存不足,限制模型的规模或增加内存交换的开销。因此,在设置批处理大小时需要进行权衡和调试,以获得最佳的性能和效果。
TensorRT的Python API提供了设置批处理大小的功能。具体而言,可以通过修改TensorRT的相关配置参数来设置批处理大小。例如,在创建TensorRT引擎之前,可以使用network.get_batch_size()
方法获取当前设置的批处理大小,并使用network.set_batch_size(new_batch_size)
方法来设置新的批处理大小。
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