NVIDIA TensorRT 支持循环结构，这对于循环网络很有用。 TensorRT 循环支持扫描输入张量、张量的循环定义以及“扫描输出”和“最后一个值”输出。
10.1. Defining A Loop
循环由循环边界层(loop boundary layers)定义。
ITripLimitLayer指定循环迭代的次数。IIteratorLayer使循环能够迭代张量。IRecurrenceLayer指定一个循环定义。ILoopOutputLayer指定循环的输出。
每个边界层都继承自类ILoopBoundaryLayer ，该类有一个方法getLoop()用于获取其关联的ILoop 。 ILoop对象标识循环。具有相同ILoop的所有循环边界层都属于该循环。
下图描绘了循环的结构和边界处的数据流。循环不变张量可以直接在循环内部使用，例如 FooLayer 所示。
一个循环可以有多个IIteratorLayer 、 IRecurrenceLayer和ILoopOutputLayer ，并且最多可以有两个ITripLimitLayer ，如后面所述。没有ILoopOutputLayer的循环没有输出，并由 TensorRT 优化。
NVIDIA TensorRT 支持矩阵中的流控制结构层部分描述了可用于循环内部的 TensorRT 层。
内部层可以自由使用在循环内部或外部定义的张量。内部可以包含其他循环（请参阅嵌套循环）和其他条件构造（请参阅条件嵌套）。
要定义循环，首先，使用INetworkDefinition ::addLoop方法创建一个ILoop对象。然后添加边界层和内部层。本节的其余部分描述了边界层的特征，使用loop表示INetworkDefinition ::addLoop返回的ILoop* 。
ITripLimitLayer支持计数循环和 while 循环。
loop ->addTripLimit( t ,TripLimit::kCOUNT)创建一个ITripLimitLayer，其输入t是指定循环迭代次数的 0D INT32 张量。loop ->addTripLimit( t ,TripLimit::kWHILE)创建一个ITripLimitLayer，其输入t是一个 0D Bool 张量，用于指定是否应该进行迭代。通常t要么是IRecurrenceLayer的输出，要么是基于所述输出的计算。
一个循环最多可以有一种限制。
IIteratorLayer支持在任何轴上向前或向后迭代。
loop ->addIterator( t )添加一个IIteratorLayer，它在张量t的轴 0 上进行迭代。例如，如果输入是矩阵：
2 3 5 4 6 8
第一次迭代的一维张量{2, 3, 5}和第二次迭代的{4, 6, 8} 。超出张量范围的迭代是无效的。
loop ->addIterator( t , axis )类似，但该层在给定的轴上迭代。例如，如果 axis=1 并且输入是矩阵，则每次迭代都会传递矩阵的一列。loop ->addIterator( t , axis,reverse )类似，但如果reverse =true，则该层以相反的顺序产生其输出。
ILoopOutputLayer支持三种形式的循环输出：
loop ->addLoopOutput( t, LoopOutput::kLAST_VALUE)输出t的最后一个值，其中t必须是IRecurrenceLayer的输出。loop-> addLoopOutput( t ,LoopOutput::kCONCATENATE, axis )将每次迭代的输入串联输出到t。例如，如果输入是一维张量，第一次迭代的值为{ a,b,c}，第二次迭代的值为{d,e,f}， axis =0 ，则输出为矩阵：
a b c d e f
如果axis =1 ，则输出为：
a d b e c f
loop-> addLoopOutput( t ,LoopOutput::kREVERSE, axis )类似，但颠倒了顺序。kCONCATENATE和kREVERSE形式都需要第二个输入，这是一个 0D INT32 形状张量，用于指定新输出维度的长度。当长度大于迭代次数时，额外的元素包含任意值。第二个输入，例如u，应使用ILoopOutputLayer::setInput(1, u )设置。
最后，还有IRecurrenceLayer 。它的第一个输入指定初始输出值，第二个输入指定下一个输出值。第一个输入必须来自循环外；第二个输入通常来自循环内部。例如，这个 C++ 片段的 TensorRT 模拟：
for (int32_t i = j; ...; i += k) ...
可以通过这些调用创建，其中j和k是ITensor* 。
ILoop* loop = n.addLoop();
IRecurrenceLayer* iRec = loop->addRecurrence(j);
ITensor* i = iRec->getOutput(0);
ITensor* iNext = addElementWise(*i, *k,
ElementWiseOperation::kADD)->getOutput(0);
iRec->setInput(1, *iNext);
第二个输入是TensorRT允许后沿的唯一情况。如果删除了这些输入，则剩余的网络必须是非循环的。
10.2. Formal Semantics
TensorRT 具有应用语义，这意味着除了引擎输入和输出之外没有可见的副作用。因为没有副作用，命令式语言中关于循环的直觉并不总是有效。本节定义了 TensorRT 循环结构的形式语义。
形式语义基于张量的惰性序列(lazy sequences)。循环的每次迭代对应于序列中的一个元素。循环内张量X的序列表示为⟨ X 0, X 1, X 2, ... ⟩ 。序列的元素被懒惰地评估，意思是根据需要。
IIteratorLayer(X)的输出是⟨ X[0], X[1], X[2], ... ⟩其中X[i]表示在IIteratorLayer指定的轴上的下标。
IRecurrenceLayer(X,Y)的输出是⟨ X, Y0, Y1, Y2, ... ⟩ 。 的输入和输出取决于LoopOutput的类型。
kLAST_VALUE：输入是单个张量X ，对于 n-trip 循环，输出是X n 。kCONCATENATE：第一个输入是张量X，第二个输入是标量形状张量Y。结果是X0, X1, X2, ... Xn-1与后填充（如有必要）连接到Y指定的长度。如果Y < n则为运行时错误。Y是构建时间常数。注意与IIteratorLayer的反比关系。IIteratorLayer将张量映射到一系列子张量；带有kCONCATENATE的ILoopOutputLayer将一系列子张量映射到一个张量。- kREVERSE ：类似于
kCONCATENATE，但输出方向相反。
ILoopOutputLayer的输出定义中的n值由循环的ITripLimitLayer确定：
- 对于计数循环，它是迭代计数，表示ITripLimitLayer的输入。
- 对于 while 循环，它是最小的 n 使得$X_n$为假，其中
X是ITripLimitLayer的输入张量的序列。
非循环层的输出是层功能的顺序应用。例如，对于一个二输入非循环层F(X,Y) = ⟨ f(X 0 , Y 0 ), f(X 1 , Y 1 ), f(X 2 , Y 2 )... ⟩ .如果一个张量来自循环之外，即是循环不变的，那么它的序列是通过复制张量来创建的。
10.3. Nested Loops
TensorRT 从数据流中推断出循环的嵌套。例如，如果循环 B 使用在循环 A 中定义的值，则 B 被认为嵌套在 A 中。
TensorRT 拒绝循环没有干净嵌套的网络，例如如果循环 A 使用循环 B 内部定义的值，反之亦然。
10.4. Limitations
引用多个动态维度的循环可能会占用意外的内存量。 在一个循环中，内存的分配就像所有动态维度都取任何这些维度的最大值一样。例如，如果一个循环引用两个维度为[4,x,y]和[6,y]的张量，则这些张量的内存分配就像它们的维度是[4,max(x,y),max(x ,y)]和[6,max(x,y)] 。
带有kLAST_VALUE的LoopOutputLayer的输入必须是IRecurrenceLayer的输出。 循环 API 仅支持 FP32 和 FP16 精度。
10.5. Replacing IRNNv2Layer With Loops
IRNNv2Layer在 TensorRT 7.2.1 中已弃用，并将在 TensorRT 9.0 中删除。使用循环 API 合成循环子网络。例如，请参阅sampleCharRNN方法SampleCharRNNLoop::addLSTMCell 。循环 API 让您可以表达一般的循环网络，而不是局限于IRNNLayer和IRNNv2Layer中的预制单元。
请参阅sampleCharRNN 。
