tensorrt安装linux
时间: 2025-01-01 08:30:19 浏览: 21
Linux系统上安装TensorRT
方法一:通过Python包管理器pip安装特定版本的TensorRT Python API
对于希望快速集成TensorRT到Python项目中的开发者来说,可以直接利用预构建好的wheel文件来简化安装过程。假设已经下载了适用于目标平台和Python版本的.whl
文件,则可以通过如下命令完成安装:
cd TensorRT-8.4.1.5/python
pip install tensorrt-8.4.1.5-cp38-none-linux_x86_64.whl
此方法特别适合那些主要依赖于Python接口来进行模型推理优化的应用场景[^1]。
方法二:手动部署TensorRT库及其头文件至系统默认位置
另一种常见的方式是将TensorRT的相关资源放置在系统的标准搜索路径内,以便C/C++程序能够顺利链接并调用这些API。具体操作包括但不限于:
cd /usr/local/TensorRT-7.2.3.4/
sudo cp -r ./lib/* /usr/lib
sudo cp -r ./include/* /usr/include
上述指令会把必要的共享对象(.so)以及开发所需的.h文件拷贝到全局可见的位置,从而使得任何具备适当权限的新建工程都能访问它们[^2]。
方法三:基于源码编译方式实现完全自定义化安装
当面对特殊需求或是官方发行版未能覆盖的目标架构时,可以从NVIDIA官方网站获取最新发布的TensorRT开源组件,并按照以下流程执行本地化的定制安装:
- 获取最新的TensorRT压缩包;
- 解压至指定的工作空间;
- 编辑或扩展现有的Makefile以适应个人偏好设置;
- 更新用户的shell profile(如.bashrc),追加PATH与LD_LIBRARY_PATH环境变量指向新安装的TensorRT实例;
- 使用pip工具处理额外需要的Python模块;
- 进行简单的测试验证整个环境搭建无误。
这种方法虽然较为繁琐,但却提供了最大的灵活性和支持范围[^3]。