使用Torch-TensorRT 进行推理 要使用 Torch-TensorRT 以混合精度编译模型,请运行以下命令: trt_model = torch_tensorrt.compile(model, inputs= [torch_tensorrt.Input((1, 3, 224, 224))], enabled_precisions= { torch_tensorrt.dtype.half} # Run with FP16 ) 最后,对这个 Torch-TensorRT 优化模型进行测...
tensorrt:集成 TensorRT 进行推理优化(需安装 torch_tensorrt)。 mode 参数: "default":通用优化模式。 "reduce-overhead":减少编译开销,提高推理性能。 "max-autotune":增加编译时间,针对性能的最大化优化。 4. 常见场景 场景1:训练加速 在训练过程中使用 torch.compile 可以自动优化训练逻辑,减少 GPU 的内存占...
trt_ts_module = torch_tensorrt.compile( File "/home/ponponon/.local/share/virtualenvs/image2vector-oucNrpsS/lib/python3.10/site-packages/torch_tensorrt/_compile.py", line 125, in compile return torch_tensorrt.ts.compile( File "/home/ponponon/.local/share/virtualenvs/image2vector-oucNrpsS/l...
最后是转换阶段,对于在右侧看到的每个TensorRT图形,他们从其ATEN操作转换为等效的TensorRT layer,最后得到优化后的模型。 所以在谈到这个一般方法后,即针对两种用例的一般路径,我们将稍微深入了解JIT工作流程.,Dheeraj将讨论提前工作流程.,JIT方法使您享受到了Torch.compile的好处.,其中包括复杂的Python代码处理、自动图形分...
深度学习 - Torch-TensorRT 推理加速 Torch-TensorRT 作为 TorchScript 的扩展。 它优化并执行兼容的子图,让 PyTorch 执行剩余的图。 PyTorch 全面而灵活的功能集与 Torch-TensorRT 一起使用,解析模型并将优化应用于图的 Tenso
用Torch-TensorRT 进行推理 要使用 Torch- TensorRT 以混合精度编译模型,请运行以下命令: trt_model = torch_tensorrt.compile(model, inputs= [torch_tensorrt.Input((1, 3, 224, 224))], enabled_precisions= { torch_tensorrt.dtype.half} # Run with FP16 ...
compile( model, inputs=inputs, enabled_precisions=enabled_precisions ) trt_ts_module = trt_ts_module.to(device) torch.jit.save( trt_ts_module, "models/iv_resnet50_export_into_pytorch_tensorrt_model_dynamic.ts") # pytorch 模型导出成 torch_tensorrt 格式的时候,使用 torch_tensorrt.compile ...
compile( model, inputs=[torch_tensorrt.Input(input_data.shape)], enabled_precisions={torch.float32}, workspace_size=1 << 20, ) output = trt_model(input_data) print(output) 如果以上步骤都无法解决问题,建议查阅 torch-tensorrt 的官方文档或在相关的开发者社区中寻求帮助。
Bug Description Models exported with torch.export.export, saved, loaded and then compiled with torch_tensorrt.dynamo.compile cannot be loaded with torch.export.load with error: W0820 14:11:53.628000 139673176707712 torch/fx/experimental/...
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")