ModuleNotFoundError: No module named 'tensorrt.tensorrt'
解决 TensorRT 模块未找到错误
遇到 ModuleNotFoundError: No module named 'tensorrt'
的原因通常是由于环境配置不当或平台不兼容所致。具体分析如下:
平台兼容性问题
并非所有平台均支持 TensorRT Python 库的安装和使用。目前,所有版本的 TensorRT (截至最新版 8.0.2) 均不提供 Windows 下的官方 Python API 支持[^4]。
对于 Linux 用户而言,可以通过 NVIDIA 官方渠道获取适用于特定操作系统的预编译二进制文件来完成安装。然而,在非受支持的操作系统上尝试通过 pip 或其他方式直接安装 tensorrt 包将会失败并抛出上述异常[^2]。
正确安装方法
针对已知支持的操作系统(主要为某些 Linux 发行版),应遵循以下建议进行 TensorRT 及其依赖项 pycuda 的正确安装:
确认操作系统与硬件架构 需要确保所使用的计算机满足 TensorRT 所需最低要求,并且操作系统属于官方文档中列出的支持列表之一。
设置 CUDA 和 cuDNN 环境 在安装 TensorRT 之前,先按照官方指南准备好合适的 CUDA Toolkit 版本以及对应的 cuDNN SDK。这些工具包是构建深度学习模型的基础组件。
下载并解压 TensorRT 软件包 访问NVIDIA 开发者网站,注册账号后可以免费获得 TensorRT 社区版软件包链接。根据目标机器的具体情况选择正确的 tar.gz 文件下载下来并解压缩到本地磁盘指定位置。
配置环境变量 将 TensorRT 安装路径添加至 LD_LIBRARY_PATH 中以便加载共享库;如果打算开发基于 Python 的应用程序,则还需将 python 目录加入 PYTHONPATH。
验证安装成功与否 使用简单的测试脚本来检验是否能够正常导入 tensorrt 模块而不会触发任何 ImportError 类型的异常。
import tensorrt as trt
print(f'TensorRT version {trt.__version__}')