Shape层1

在TensorRT中，`Shape`层是一种特殊的层，用于获取输入张量的形状信息，并将其作为输出返回。这个层对于处理动态或静态形状的模型尤其有用，因为它可以动态地提供张量维度的详细信息。在给定的代码示例中，我们看到如何在TensorRT的不同版本中使用`Shape`层。 让我们了解TensorRT中的静态形状和动态形状模式： 1. **静态形状模式**：在TensorRT7之前的版本中，模型的输入和输出形状通常在构建网络时是固定的，这被称为静态形状。这意味着在编译时必须知道所有张量的确切尺寸。 2. **动态形状模式**：从TensorRT7开始，引入了动态形状支持，允许模型处理不同大小的输入，这在处理变长序列或不确定尺寸的数据时非常有用。 现在，我们来详细分析给定的代码片段： ```python shapeLayer = network.add_shape(inputT0) ``` 这一行代码创建了一个`Shape`层，它将`inputT0`作为输入。`add_shape()`函数返回一个`ILayer`对象，表示`Shape`层。这个层的输出是一个4维张量，包含了输入张量`inputT0`的形状信息（NCHW格式）。 ```python network.mark_output(shapeLayer.get_output(0)) ``` 这行代码将`Shape`层的输出标记为网络的输出。这意味着在执行网络时，会计算并返回这个形状信息。 接下来，代码创建了引擎并执行了推理： ```python engine = builder.build_serialized_network(network, config) context = engine.create_execution_context() ... context.execute_async_v2([int(inputD0), int(outputD0)], stream) ``` 这部分代码首先根据网络和配置构建了一个引擎，然后创建了一个执行上下文。`execute_async_v2()`函数执行网络，并将输入和输出的设备内存地址作为参数传递。 输出结果被拷贝回主机并打印出来： ```python cudart.cudaMemcpyAsync(outputH0.ctypes.data, outputD0, outputH0.nbytes, cudart.cudaMemcpyKind.cudaMemcpyDeviceToHost, stream) cudart.cudaStreamSynchronize(stream) print("inputH0 :", data.shape) print("outputH0:", outputH0.shape) print(outputH0) ``` 这段代码将设备上的输出数据拷贝回主机内存，并打印出输入和输出的形状以及输出数据。`outputH0`的形状应该与`inputT0`的形状相同，因为`Shape`层返回的是输入的形状信息。 总结来说，`Shape`层在TensorRT中是一个关键组件，它能够提供输入张量的形状信息，这对于处理形状动态变化的模型至关重要。通过在网络中添加`Shape`层，我们可以获取到模型运行时输入张量的实际维度，这对于理解和调试模型行为，以及实现形状相关的操作非常有帮助。在TensorRT的不同版本中，使用方法可能略有差异，但核心功能保持一致。