ubuntu tensorrt安装

要在Ubuntu上安装TensorRT，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 下载TensorRT的tar包，并解压缩。您可以使用命令`tar xzvf TensorRT-7.x.x.x.<os>.<arch>-gnu.cuda-x.x.cudnn7.x.tar.gz`来解压缩。请确保将`x.x.x.x`替换为您要安装的TensorRT版本，`<os>`替换为您的操作系统（Ubuntu-14.04，Ubuntu-16.04，Ubuntu-18.04，CentOS-7.6），`<arch>`替换为您的架构（x86_64或ppc64le），`cuda-x.x`替换为您的CUDA版本（9.0，10.0或10.1），`cudnn7.x`替换为您的cuDNN版本（7.6）。

2. 进入解压后的TensorRT目录，并安装TensorRT的Python接口。您可以使用命令`cd TensorRT-7.x.x.x/python`进入Python接口目录，然后使用命令`pip install tensorrt-7.x.x.x-cp3x-none-linux_x86_64.whl`安装TensorRT的Python接口。请确保将`7.x.x.x`替换为您要安装的TensorRT版本。

安装完成后，您就可以在Ubuntu上使用TensorRT了。请注意，您还需要确保您的系统满足TensorRT的要求，包括正确的操作系统版本，适当的GPU型号和驱动版本，以及所需的CUDA和cuDNN版本。

相关问题

ubuntu tensorrt安装 cuda11.6

要在Ubuntu上安装TensorRT和CUDA 11.6，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，你需要安装nv-tensorrt-repo的deb文件。使用以下命令将文件安装到系统中：

sudo dpkg -i nv-tensorrt-repo-${os}-${tag}_1-1_amd64.deb

2. 安装TensorRT的密钥。使用以下命令将密钥添加到系统中：

sudo apt-key add /var/nv-tensorrt-repo-${os}-${tag}/*.pub

3. 更新apt源并安装TensorRT：

sudo apt-get update
sudo apt-get install tensorrt

4. 如果你只需要TensorRT而不使用TensorFlow，你可以安装numpy等所需的Python库：

python3 -m pip install numpy

5. 安装TensorRT的开发库：

sudo apt-get install python3-libnvinfer-dev
sudo apt-get install onnx-graphsurgeon
sudo apt-get install tensorrt-libs
sudo apt-get install tensorrt-dev

6. 如果你想保持旧版CUDA与TensorRT关联，可以使用以下命令：

sudo apt-mark hold tensorrt-dev

如果以后想取消关联，可以运行以下命令：

sudo apt-mark unhold tensorrt-dev

以上就是在Ubuntu上安装TensorRT和CUDA 11.6的步骤。希望对你有帮助！

ubuntu tensorrt

为了在Ubuntu上使用TensorRT，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，创建一个名为tensorrt的虚拟环境，你可以使用conda命令创建：`conda create -n tensorrt python=3.8`。

2. 确保你安装了TensorRT 7.2.2.3版本，你可以使用以下命令进行安装：`pip install nvidia-tensorrt==7.2.2.3`。请注意，如果你的版本是TensorRT 8，之后使用torch2trt可能会报错。

3. 接下来，你可以安装torch2trt。你可以使用以下命令进行安装：`pip install torch2trt`。这个库可以将PyTorch模型转换为TensorRT模型，以提高推理性能。

通过按照上述步骤在Ubuntu上安装TensorRT，你就可以开始使用TensorRT进行深度学习模型的推理优化了。