windows tensorrt 环境变量设置

以下是在Windows上设置TensorRT环境变量的步骤：

1. 打开Anaconda Prompt或者命令提示符。
2. 输入以下命令激活TensorRT虚拟环境：

   activate tensorrt

3. 输入以下命令安装Cuda Toolkit：

   conda install cudatoolkit

4. 安装完成后，可以通过以下命令验证Cuda Toolkit是否成功安装：

   nvcc --version

如果成功安装，将显示Cuda Toolkit的版本信息。
5. 接下来，需要将TensorRT的安装路径添加到系统的环境变量中。假设TensorRT安装在`C:\TensorRT`目录下，可以按照以下步骤进行设置：
- 右键点击“此电脑”（或者“我的电脑”），选择“属性”。
- 在左侧面板中，点击“高级系统设置”。
- 在弹出的窗口中，点击“环境变量”按钮。
- 在“系统变量”部分，找到名为“Path”的变量，双击打开。
- 在变量值的末尾添加TensorRT的安装路径，例如`C:\TensorRT\bin`和`C:\TensorRT\lib`。
- 点击“确定”保存设置。
6. 环境变量设置完成后，可以通过以下命令验证TensorRT是否成功安装：

   tensorrt --version

如果成功安装，将显示TensorRT的版本信息。

相关问题

windows安装TensorRT

在Windows上安装TensorRT需要进行以下几个步骤：
1. 安装CMake，配置C/C++环境，安装Visual Studio 2019；
2. 下载并解压TensorRT；
3. 将TensorRT的头文件和库文件复制到CUDA的安装目录下；
4. 编译TensorRT的示例程序；
5. 测试TensorRT的示例程序。

具体步骤如下：
1. 安装CMake，配置C/C++环境，安装Visual Studio 2019；
2. 下载TensorRT并解压缩；
3. 将TensorRT的头文件和库文件复制到CUDA的安装目录下，具体操作为：
a. 将TensorRT-7.2.3.4\include中的头文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include；
b. 将TensorRT-7.2.3.4\lib中的所有lib文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64；
c. 将TensorRT-7.2.3.4\lib中的所有dll文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin；
4. 打开TensorRT的示例程序sample_mnist.sln，选择Visual Studio 2019 (v142)作为平台工具集，重新生成工程；
5. 进入TensorRT-7.2.3.4\data\mnist目录，执行python download_pgms.py；
6. 进入TensorRT-7.2.3.4\bin目录，使用cmd执行sample_mnist.exe --datadir=d:\path\to\TensorRT-7.0.0.11\data\mnist\，如果执行成功则说明TensorRT配置成功。

可能存在的问题是无法打开包括文件"cuda_runtime.h"，这是因为CUDA的路径没有正确配置。可以尝试将CUDA的路径添加到系统环境变量中，或者在Visual Studio中设置CUDA的路径。

tensorrt安装windows python

### 回答1：
TensorRT是NVIDIA推出的深度学习推理引擎，可以在GPU上高效地运行深度学习模型。TensorRT支持Windows平台，可以通过以下步骤安装：

1. 安装CUDA和cuDNN：TensorRT需要依赖CUDA和cuDNN，需要先安装它们。可以从NVIDIA官网下载对应版本的CUDA和cuDNN，并按照官方文档进行安装。

2. 下载TensorRT：可以从NVIDIA官网下载对应版本的TensorRT，下载完成后解压到指定目录。

3. 安装TensorRT Python API：TensorRT提供了Python API，可以通过pip安装。打开命令行窗口，输入以下命令：

   pip install tensorrt

4. 安装TensorRT UFF Parser：如果需要使用UFF格式的模型，需要安装TensorRT UFF Parser。可以通过pip安装。打开命令行窗口，输入以下命令：

   pip install uff

安装完成后，就可以在Windows平台上使用TensorRT了。

### 回答2：
TensorRT是NVIDIA推出的一个高效的深度神经网络推理引擎，可以大幅提升神经网络在GPU上的运行速度。TensorRT支持多种深度学习框架，如TensorFlow、Caffe和PyTorch等。在本文中，我们将探讨如何在Windows环境中使用Python安装TensorRT。

1. 准备工作

在安装TensorRT之前，需要先安装CUDA和cuDNN。TensorRT依赖于CUDA和cuDNN，并且需要使用与您的GPU型号相对应版本的CUDA和cuDNN。

首先，下载并安装适合您GPU的CUDA软件包。然后，下载cuDNN库并将其解压缩到CUDA的安装目录中。例如，如果您的CUDA安装在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1路径下，那么解压cuDNN库后应该将库文件放在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\路径下。

2. 下载TensorRT

在完成CUDA和cuDNN的安装后，就可以下载TensorRT了。首先，进入NVIDIA官方网站（https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download）下载TensorRT软件包。下载完成后，解压缩到您喜欢的目录中。例如，将TensorRT解压缩到C:\TensorRT路径下。

3. 配置环境变量

接下来，要将TensorRT的路径添加到环境变量中。在Windows环境中，打开“控制面板”->“系统和安全”->“系统”，然后点击“高级系统设置”->“环境变量”按钮。在“系统变量”中，找到“Path”变量并点击“编辑”按钮。在“变量值”框中添加TensorRT的bin和lib路径，例如：C:\TensorRT\bin;C:\TensorRT\lib;

4. 安装Python包

在安装Python之前，需要将Anaconda环境添加到环境变量中。如果您没有安装Anaconda环境，请先下载并安装Anaconda。在Windows环境中，打开“控制面板”->“系统和安全”->“系统”，然后点击“高级系统设置”->“环境变量”按钮。在“用户变量”中，找到“Path”变量并点击“编辑”按钮。在“变量值”框中添加Anaconda的路径，例如：C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts;C:\ProgramData\Anaconda3\;

然后，通过pip命令安装TensorRT Python包。在Anaconda命令行窗口中，输入以下命令：

pip install tensorrt

5. 测试安装

完成TensorRT Python包的安装后，可以使用Python脚本测试安装是否成功。创建一个新的Python脚本，并将以下代码复制并粘贴：

import tensorrt as trt

print(trt.__version__)

保存脚本后运行，如果输出正确的TensorRT版本号，则表明安装成功。可以使用TensorRT创建和优化神经网络模型了。

综上所述，TensorRT在Windows环境中的安装步骤如上所述。安装前需要确认CUDA和cuDNN已成功安装，安装时需要添加环境变量并使用pip工具安装TensorRT Python包。

### 回答3：
TensorRT是一个可用于高性能深度学习推理的软件库，可以在GPU上进行加速。对于Windows系统和Python用户来说，安装TensorRT相对来说比较简单，但也需要一定的操作步骤，下面将详细介绍如何安装TensorRT。

首先，需要在NVIDIA官网上下载TensorRT的安装程序，这里提供的是TensorRT 5.1.5版本的下载地址：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-5x-download，选择对应的Windows版本，下载后进行安装。

其次，安装完成后需要配置TensorRT环境变量，将TensorRT的bin目录添加到PATH环境变量中，这样就能够在命令行中使用TensorRT相关命令了。同样需要将TensorRT的include和lib目录添加到对应的环境变量中，以便在调用TensorRT库时能够正确编译。

接着，安装TensorRT的Python包，可以通过pip安装，打开命令行直接输入以下指令：

pip install tensorrt

安装完成后，调用TensorRT就可以在Python中使用了。此外，还需要安装对应的TensorFlow和Python版本，以及NVIDIA的CUDA和cuDNN软件包，以便与TensorRT一起使用。

最后，验证TensorRT的安装是否成功。在Python中导入TensorRT库，进行简单的模型推理测试。如果能够成功进行推理操作，那么就说明TensorRT的安装已经成功了。

总之，TensorRT在Windows系统下的安装还是比较简单的，只需要按照上述步骤进行操作即可。当然，安装过程中也有可能会遇到一些问题，比如环境变量没有设置正确等，这时就需要仔细查看错误信息进行调整了。