tensorrt的tar包

TensorRT是英伟达推出的一个高性能深度学习推理库。它可以通过优化和融合深度学习网络层，从而提高推理性能。TensorRT的tar包是TensorRT的安装包，可以通过tar命令解压缩到本地，然后进行安装。在解压缩后，你可以找到包含TensorRT库、样例、示例、Python API和C++ API等文件的目录，可以使用这些文件进行深度学习推理应用程序的开发。需要注意的是，TensorRT的安装需要满足一些依赖关系，比如CUDA、cuDNN等，你需要在安装之前先安装这些依赖关系。如果你需要更详细的安装步骤和使用指导，可以参考TensorRT官方文档。

相关问题

TensorRT安装教程tar包

### TensorRT Tar包安装教程

#### 准备工作
为了成功安装TensorRT，确保已提前安装好兼容版本的CUDA和cuDNN。对于较新的TensorRT版本而言，cuDNN不再是必需组件[^4]。

#### 下载合适的TensorRT版本
访问NVIDIA官方网站并下载与主机上已安装的CUDA版本相匹配的TensorRT tar文件。选择正确的版本至关重要，因为不同版本之间可能存在依赖关系差异[^2]。

#### 解压Tar文件
获取到对应的TensorRT tar包之后，通过命令行工具将其解压缩至指定目录下：

tar xvf TensorRT-8.4.3.1.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.6.cudnn8.4.tar

此操作会创建一个新的文件夹来存放所有必要的库文件和其他资源[^3]。

#### 设置环境变量
为了让系统能够识别新安装的TensorRT库，在`.bashrc`或其他shell配置文件中添加如下路径设置（假设解压后的文件位于`/usr/local/TensorRT`）:

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/TensorRT/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/usr/local/TensorRT/bin:$PATH
source ~/.bashrc

完成上述步骤后重启终端使更改生效[^1]。

#### 验证安装
最后一步是验证TensorRT是否正确安装。可以通过运行简单的测试程序来进行确认；如果一切正常，则说明安装过程顺利完成。

安装tensorrt.tar

### 如何安装 TensorRT Tar 文件

#### 下载 TensorRT 软件包
为了成功安装 TensorRT，需先从 NVIDIA 官方网站下载适用于目标操作系统的 tar 格式的软件包[^1]。

#### 解压文件
使用命令行工具解压缩已下载的 tar 文件。对于特定版本如 TensorRT 7.1.3.4，在 Ubuntu 16.04 上针对 CUDA 11.0 和 cuDNN 8.0 的组合，执行如下指令：

tar -xvzf TensorRT-7.1.3.4.Ubuntu-16.04.x86_64-gnu.cuda-11.0.cudnn8.0.tar.gz

#### 配置环境变量
编辑 `~/.bashrc` 文件来设置必要的环境变量以便于后续调用 TensorRT 库。具体来说就是向该配置文件追加两行导出语句指向 TensorRT 的 bin 及 lib 目录位置，并使更改生效：

gedit ~/.bashrc
# 在文件末尾添加以下内容
export PATH=/PATH/TO/TensorRT-7.1.3.4/bin:${PATH}
export LD_LIBRARY_PATH=/PATH/TO/TensorRT-7.1.3.4/lib:${LD_LIBRARY_PATH}

source ~/.bashrc

请注意 `/PATH/TO/TensorRT-7.1.3.4` 是占位符，实际应替换为具体的解压目录路径。

#### Python 绑定安装
进入 TensorRT 提供的 Python 接口所在的位置并通过 pip 工具完成 wheel 包形式分发的 Python 扩展模块安装工作。假设当前使用的 Python 版本号为 3.7，则对应的命令将是这样的：

cd /PATH/TO/TensorRT-7.1.3.4/python
pip install tensorrt-7.1.3.4-cp37-none-linux_x86_64.whl