如何在 torch_tensorrt 中设置动态批次大小
在部署推理任务时，输入批次大小通常是动态变化的。因此，需要设置一个动态批次大小，以适应不同场景的需求。在 torch_tensorrt 中，可以通过指定最小、最优和最大批次大小来实现动态批次大小。
以下是如何修改你的代码以设置动态批次大小：
修改后的代码：
Yes!Sun基于PHP+MYSQL技术，体积小巧、应用灵活、功能强大，是一款为企业网站量身打造的WEB系统。其创新的设计理念，为企业网的开发设计及使用带来了全新的体验：支持前沿技术：动态缓存、伪静态、静态生成、友好URL、SEO设置等提升网站性能、用户体验、搜索引擎友好度的技术均为Yes!Sun所支持。易于二次开发：采用独创的平台化理念，按需定制项目中的各种元素，如：产品属性、产品相册、新闻列表
0
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], # 根据实际需求设置最大批次大小
device=device
)
]通过设置最大批次大小为 100，模型将能够处理批次大小在 1 到 100 之间的输入。具体设置范围取决于硬件和显存限制。
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