backend="tensorrt":集成 TensorRT 进行推理优化。 backend="ipex":结合 Intel 扩展(IPEX) 优化 CPU 计算。 三、工作流程(Workflow) (1) 图捕获(Graph Capture) TorchDynamo 解析Python 代码并提取 PyTorch 计算图: import torch @torch.compile # 使用装饰
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...
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...
torch_tensorrt.compile(model,ir="torchscript") Moving forward, we encourage users to transition to one of the supported options: torch_tensorrt.compile(model)torch_tensorrt.compile(model,ir="dynamo")torch.compile(model,backend="tensorrt")
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...
__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() -...
生成的self.graph类型是torch.fx.graph.Graph。 self.graph <torch.fx.graph.Graph object at 0x7f57f59efdf0> 调用self.graph.print_tabular()打印graph的node信息,可以看到熟悉的resnet-50-backbone的结构,以IR的形式组织起来: 生成graph后,开始组装GraphModule,GraphModule是由graph生成的,GraphModule会把graph的...