nvidia tensorrt安装

安装 NVIDIA TensorRT 可以按照以下步骤进行：

1. 下载 TensorRT 安装包，可以从 NVIDIA 官网下载对应版本的 TensorRT。
2. 安装依赖库，包括 CUDA、cuDNN 等。
3. 解压安装包并运行安装脚本，按照提示进行安装。
4. 配置环境变量，将 TensorRT 的库路径添加到 LD_LIBRARY_PATH 中。

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NVIDIA TensorRT库安装

NVIDIA TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化平台，它可以帮助加速基于GPU的机器学习模型部署。以下是安装TensorRT的基本步骤：

1. **选择合适版本**：首先确定你需要哪个版本的TensorRT，访问NVIDIA Developer网站下载对应GPU架构和驱动程序版本的TensorRT。

2. **下载安装包**：从官网下载TensorRT SDK，通常包括二进制包和开发工具，如C++ API示例和文档。

3. **解压并配置**：下载完成后，解压安装包，进入相应目录。如果是Linux系统，可能需要编辑`cmake`文件（例如`cmakeLists.txt`），设置CUDA和CUDNN的相关路径。

4. **创建构建环境**：使用`cmake`生成编译命令，可以选择`-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release`或`-DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug`设置构建类型。对于初学者推荐使用默认的Release模式。

5. **编译安装**：执行`make`或`cmake --build .`命令来编译库。之后，`make install`将安装库到系统路径。

6. **添加环境变量**：在系统环境变量中添加TensorRT的`include`和`lib`目录，以便在编译过程中能找到头文件和动态库。

7. **测试示例**：安装完毕后，可以通过提供的示例代码验证TensorRT是否正常工作。

8. **更新CUDA和驱动**：确保你的显卡驱动和CUDA版本与TensorRT兼容，因为不兼容可能导致问题。

注意：每一步骤的具体操作可能会因操作系统、IDE和版本差异而略有不同。

nvidia tensorrt docker

nvidia tensorrt docker是一个面向深度学习推理的软件平台，它结合了NVIDIA GPU和TensorRT高性能推理引擎。通过使用nvidia tensorrt docker，您可以在docker容器中运行基于TensorRT的推理应用程序，并利用NVIDIA GPU的强大计算能力，加速深度学习模型的推理过程。