visualstudio安装教程tensorrt

### Visual Studio 中安装 TensorRT 的教程

#### 准备工作
为了成功在 Windows 上通过 Visual Studio 配置和使用 TensorRT，需先完成必要的软件环境搭建。这包括但不限于安装 Visual Studio、CUDA 和 cuDNN。

#### 下载与安装必要组件
确保已下载并安装最新版本的 Visual Studio[^3]。对于 CUDA 及其深度学习库 cuDNN 的安装，则应遵循 NVIDIA 提供的具体指南来匹配所使用的 GPU 架构以及操作系统需求[^2]。

#### 获取 TensorRT
访问 NVIDIA 官方网站获取适用于 Windows 平台的 TensorRT 版本，并依据官方文档中的指导完成初步设置过程[^1]。

#### 将 TensorRT 库集成至项目中
将解压后的 TensorRT 文件夹内的头文件（headers）路径添加到项目的附加包含目录里；同时也要把 .lib 文件所在的路径加入链接器输入项下的附加依赖项列表内。具体操作如下：

- **C++ 项目属性配置**
- 打开解决方案资源管理器中的目标项目右键菜单选择“属性”
- 寻找 C/C++ -> 常规 -> 附加包含目录，在此填入 TensorRT include 路径
- 接着转到链接器 -> 常规 -> 附加库目录，指定 lib 文件位置
- 最后回到链接器 -> 输入 -> 附加依赖项处追加所有必需的静态库名称(.lib)

// 示例代码展示如何加载预训练模型并执行推理
#include "NvInfer.h"
using namespace nvinfer1;

IHostMemory* modelStream{ nullptr };
readFile("model.plan", &modelStream); // 自定义函数用于读取序列化网络结构
IRuntime* runtime = createInferRuntime(gLogger);
ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(modelStream->data(), modelStream->size());