7.3.3 推理元数据（Tensors）的标准化传递

文档摘要

7.3.3 推理元数据（Tensors）的标准化传递在深度学习推理服务的工业化落地中，模型本身只是冰山一角；真正决定系统吞吐、延迟、可维护性与跨平台协同能力的，是那些无声流动于前后端之间、穿梭于GPU内存与CPU缓存之中的——张量（Tensor）。它们不是静态的数据块，而是携带了形状（shape）、数据类型（dtype）、内存布局（layout）、设备亲和性（device affinity）、语义标签（semantic tag）乃至计算图上下文（graph context）的活体元数据。当一个ResNet-50模型在Triton上完成推理后，输出的 float32 logits若未附带明确的语义标识，下游的后处理模块就可能误将其当作YOLOv8的bbox回归偏移量解析；