compile( model, backend="inductor", # 默认后端,用于 GPU 和 CPU mode="reduce-overhead" # 模式:减少开销,提高推理性能 ) backend 参数: inductor:PyTorch 2.0 默认的动态编译后端,支持 CPU 和 GPU。 nvfuser:专为 GPU 优化的后端,提供更好的性能(需要 CUDA)。 aot_eager:基于前向编译的后端,用于调试...
torch.compile with backend tensorrt fails with constraint violation issues #152412 Sign in to view logs Summary Jobs assign Run details Usage Workflow file Triggered via issue February 25, 2025 06:41 peri044 commented on #147815 bb7e8fb Status Success Total duration 12s Artifacts – assigntom...
一、compile_worker子进程 在运行unsloth的例子程序时,会产生很多子进程,子进程的信息如下: $cat /proc/1938345/cmdline | tr '\0' ' ' /home/cju/aigc/unsloth/.venv/bin/python /home/cju/.vscode-server/extensions/ms-python.debugpy-2025.4.1-linux-x64/bundled/libs/debugpy/_vendored/pydevd/...
🐛 Describe the bug hi i see the following error - it looks like the torch.compile worked fine but when i invoke the prediction after that it errors out: predict_fn error: backend='torch_tensorrt' raised: TypeError: pybind11::init(): fact...
importtorchimporttorch_tensorrt model = MyModel().eval().cuda()# define your model herex = torch.randn((1,3,224,224)).cuda()# define what the inputs to the model will look likeoptimized_model = torch.compile(model, backend="tensorrt") optimized_model(x)# compiled on first runoptimize...
Compile TensorRT(编译 TensorRT) 对于在 Partition Graph 步骤中确定可以由 TensorRT 处理的节点,将其转换为 TensorRT 格式。这一步骤会利用 TensorRT 的优化技术,如层融合、内核自动调整和内存优化等,将这些节点转换为高效的 TensorRT Engine(引擎),从而提高模型的推理速度。
fx在pytorch-1.10中已经处于stable状态,大部分API已经稳定了,我也拿torch.fx量化了几个模型,最终搞到TensorRT上,涉及到卷积、BN、反卷积、add、concat等基本操作,使用的版本是Pytorch-1.10和TensorRT-8.2。 其中fx部分自己修改了下源码,补充了一些op。这里我是直接把最新release的pytorch中的fx部分摘出来,然后pip安装to...
fx在pytorch-1.10中已经处于stable状态,大部分API已经稳定了,我也拿torch.fx量化了几个模型,最终搞到TensorRT上,涉及到卷积、BN、反卷积、add、concat等基本操作,使用的版本是Pytorch-1.10和TensorRT-8.2。 其中fx部分自己修改了下源码,补充了一些op。这里我是直接把最新release的pytorch中的fx部分摘出来,然后pip安装to...
fx在pytorch-1.10中已经处于stable状态,大部分API已经稳定了,我也拿torch.fx量化了几个模型,最终搞到TensorRT上,涉及到卷积、BN、反卷积、add、concat等基本操作,使用的版本是Pytorch-1.10和TensorRT-8.2。 其中fx部分自己修改了下源码,补充了一些op。这里我是直接把最新release的pytorch中的fx部分摘出来,然后pip安装to...
__tensorrt_version__: str = "0.0" LEGACY_BASE_VERSION_SUFFIX_PATTERN = re.compile("a0$") def get_root_dir() -> Path: return Path( subprocess.check_output(["git", "rev-parse", "--show-toplevel"]) .decode("ascii") .strip() ) def get_git_revision_short_hash() -...