tensorrt处理动态shape
内容提要
本文介绍了在TensorRT中处理动态形状的方法，强调在导出ONNX模型时需指定动态维度。建议使用显式批处理模式和优化配置以提升性能，并提供了设置输入形状和构建引擎的示例代码。
关键要点
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在导出ONNX模型时需指定动态shape的维度。
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使用显式批处理模式和优化配置以提升性能。
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tensorrt的动态shape支持演进，推荐使用显式批处理模式。
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优化配置可以帮助生成性能更好的engine。
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提供了导出ONNX和构建engine的示例代码。
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在使用时需指定实际的shape和使用的profile。
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可以使用torch2trt_dynamic简化动态shape的支持。
延伸解读
动态形状的重要性
在使用TensorRT处理动态形状时，确保在导出ONNX模型时正确指定动态维度至关重要。若未声明动态shape，可能导致在解析ONNX时出现错误，影响模型的正常运行。
显式批处理模式的优势
TensorRT的显式批处理模式是支持动态形状的推荐方式。与隐式批处理模式相比，显式模式允许所有维度动态变化，提供更大的灵活性和性能优化空间。
优化配置的作用
在构建TensorRT引擎时，使用优化配置可以显著提升性能。通过指定输入形状的最小、最大和优化值，TensorRT能够生成更高效的引擎，适应不同的输入需求。
延伸问答
如何在导出ONNX模型时指定动态shape的维度？
在导出ONNX模型时，需要在dynamic_axes参数中指定动态shape的维度，例如将batch_size设置为动态维度。
TensorRT的动态shape支持有哪些演进？
TensorRT的动态shape支持经历了从implicit batch模式到explicit batch模式的演进，当前推荐使用explicit batch模式。
什么是优化配置，如何在TensorRT中使用？
优化配置用于指定输入维度的取值范围，以帮助生成性能更好的engine，可以通过创建optimization profile来实现。
如何构建TensorRT引擎时添加优化配置？
在构建TensorRT引擎时，可以使用builder.create_optimization_profile()创建优化配置，并设置输入的最小、最大和优化形状。
使用TensorRT时如何指定实际的shape和profile？
在使用TensorRT时，可以通过context.set_binding_shape()方法指定实际的shape，并通过context.active_optimization_profile选择使用的profile。
torch2trt_dynamic是什么，如何简化动态shape的支持？
torch2trt_dynamic是一个工具，可以在简单场景下简化TensorRT对动态shape的支持，适合快速实现。
