5.1 动态形状（Dynamic Shapes）处理

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5.1 动态形状（Dynamic Shapes）处理第五章：高级特性与动态形状 5.1 动态形状（Dynamic Shapes）处理：从静态契约到弹性推理的范式跃迁当我们在TensorRT中构建一个推理引擎时，最常被忽略却最具战略意义的抉择，并非选用何种精度策略（FP16/INT8），亦非如何调度CUDA流——而是我们是否愿意、以及是否有能力，向模型输入的“形状”让渡一部分确定性。这听起来近乎悖论：深度学习框架以张量为基石，而张量之“形”，本应是计算图得以静态编译、内存得以预分配、内核得以特化优化的前提。