aclmdlSetDynamicBatchSize【免费下载链接】geGEGraph Engine是面向昇腾的图编译器和执行器提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段加速模型执行效率减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。项目地址: https://gitcode.com/cann/ge产品支持情况产品是否支持Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品√Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品√功能说明在动态Batch场景下在模型执行前调用本接口设置每次模型推理时处理图片的数量。函数原型aclError aclmdlSetDynamicBatchSize(uint32_t modelId, aclmdlDataset *dataset, size_t index, uint64_t batchSize)参数说明参数名输入/输出说明modelId输入模型ID。调用aclmdlLoadFromFile接口/aclmdlLoadFromMem接口/aclmdlLoadFromFileWithMem接口/aclmdlLoadFromMemWithMem接口加载模型成功后会返回模型ID。dataset输入输出模型推理的输入数据的指针。使用aclmdlDataset类型的数据描述模型推理时的输入数据输入的内存地址、内存大小用aclDataBuffer类型的数据来描述。index输入标识动态Batch输入的输入index需调用aclmdlGetInputIndexByName接口获取输入名称固定为ACL_DYNAMIC_TENSOR_NAME。batchSize输入每次模型推理时处理图片的数量。此处设置的batch size只能是模型构建时设置的BatchSize档位中的某一档。如果不清楚模型构建时的Batch档位设置也可以调用aclmdlGetDynamicBatch接口获取指定模型支持的Batch档位数以及每一档中的batch size。返回值说明返回0表示成功返回其他值表示失败请参见aclError。【免费下载链接】geGEGraph Engine是面向昇腾的图编译器和执行器提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段加速模型执行效率减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。项目地址: https://gitcode.com/cann/ge创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考