content: # Schedule'parameter
  batching_timeout = 5 # 凑batch的超时时间
  instance_num = 8  # 实例数目
  precision = "fp16" #精度 目前也可以支持fp32、int8
  
  
  #[cpu_decoder]
  #backend = "SyncTensor[DecodeTensor]" # 需要处理背景线程cuda流同步问题可用SyncTensor， 否则可用Sequential；SyncTensor确保初始化和前向在同一个线程时，能准确处理多个backend的同步时机
  #next = "cpu_posprocess"
  
  #[cpu_posprocess]
  #backend = "SyncTensor[Sequential[ResizeTensor,cvtColorTensor]]" # 需要处理背景线程cuda流同步问题可用SyncTensor， 否则可用Sequential；SyncTensor确保初始化和前向在同一个线程时，能准确处理多个backend的同步时机
  
  
  [cpu_decoder]
  backend = "DecodeMat" # 需要处理背景线程cuda流同步问题可用SyncTensor， 否则可用Sequential；SyncTensor确保初始化和前向在同一个线程时，能准确处理多个backend的同步时机
  next = "cpu_posprocess"
  
  [cpu_posprocess]
  backend = "SyncTensor[Sequential[ResizeMat,CvtColorMat,Mat2Tensor]]" # 需要处理背景线程cuda流同步问题可用SyncTensor， 否则可用Sequential；SyncTensor确保初始化和前向在同一个线程时，能准确处理多个backend的同步时机
  
  
  
  ### resize 操作的参数
  resize_h = 224
  resize_w = 224
  
  ### CvtColorMat输出的参数
  color = "rgb"
  
  next = "resnet50"
  
  [resnet50]
  backend = "SyncTensor[TensorrtTensor]" 
  min = 1
  max = 4
  instance_num = 4  # 实例数目
  
  model = "./resnet50.onnx" 
  
  mean="123.675, 116.28, 103.53" # 255*"0.485, 0.456, 0.406"
  std="58.395, 57.120, 57.375" # 255*"0.229, 0.224, 0.225"
  
  # TensorrtTensor 
  "model::cache"="./resnet50.trt" # or resnet50.trt.encrypted
  