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 # 使用装饰器开启编译 def model(x): return torch.relu(x @ x...
compiled_model = torch.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...
In some scenarios, users may compile a module multiple times and each time it takes a long time to build a TensorRT engine in the backend. Engine caching will boost performance by reusing previously compiled TensorRT engines rather than recompiling it every time, thereby avoiding recompilation time...
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 runoptimized_model(x)# this will be ...
compile(model, backend="tensorrt") optimized_model(x) # compiled on first run optimized_model(x) # this will be fast! Option 2: Export If you want to optimize your model ahead-of-time and/or deploy in a C++ environment, Torch-TensorRT provides an export-style workflow that serializes an...
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...
importtorchimporttorch_tensorrt# Load your PyTorch modelmodel=torch.load('path_to_your_model.pth')# Convert the model to TensorRTtrt_model=torch_tensorrt.compile(model,inputs=[torch_tensorrt.Input((1,3,224,224))],enabled_precisinotallow={torch.float32})# Save the converted modeltorch.save(...
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...
来看看Fuser都干了啥,其实很简单,就是遍历一遍input_graph = model.graph中的node,然后根据指定好的fuse规则进行融合,融合会涉及到修改graph结构: class Fuser: def fuse( self, model: GraphModule, is_qat: bool, fuse_custom_config_dict: Optional[Dict[str, Any]] = None, backend_config_dict: Optional...
__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() -...