tensorrt的tar包
时间: 2024-06-18 11:04:24 浏览: 92
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。
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tensorrt安装 ubuntu
根据引用[1]和引用[2]的内容,以下是在Ubuntu上安装TensorRT的步骤:
1. 根据你的CUDA版本,在官网上下载对应版本的TensorRT的tar包。
2. 解压tar包,并将解压后的TensorRT库路径添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中。
3. 进入TensorRT的python目录,使用pip安装对应版本的tensorrt包。
4. 验证TensorRT安装是否成功,可以运行Python代码`import tensorrt;print(tensorrt.__version__)`来输出TensorRT的版本号。
5. 安装uff和graphsurgeon,分别进入对应的目录,使用pip安装对应版本的whl文件。
根据引用[3]的内容,还需要进行以下准备工作:
1. 确保已经安装了Python,并且在TensorRT的python文件夹下有对应版本的whl文件。
2. 使用pip安装对应版本的whl文件,以添加对Python的支持。
3. 运行测试代码`import tensorrt as trt;print(trt.__version__)`来验证安装是否成功。
综上所述,你可以按照以上步骤在Ubuntu上安装TensorRT。
tensorrt 安装
TensorRT的安装有多种方式可供选择,包括使用Debian或RPM软件包、tar文件或zip文件。如果选择使用tar文件进行安装,可以将TensorRT安装到新位置,并支持多个用例,包括完整安装TensorRT 6.x.x和7.x.x版本。在使用tar文件安装时,需要注意以下几点:[1][2]
1. 如果打算让新版本的TensorRT替换旧版本,请在验证新版本后删除旧版本。
2. 如果之前安装的版本来自Debian软件包的系统,请注意tar文件安装不会删除以前安装的软件包。如果不需要并行安装,建议删除以前安装的libnvinfer6、libnvinferdev和libnvinfersamples包以避免混淆。
3. tar文件安装提供了更大的灵活性,例如同时安装多个版本的TensorRT。但是,需要确保已经安装了必要的依赖项,并且必须自己管理LD_LIBRARY_PATH。
另外,根据您的Python环境,您还可以通过pip命令安装与您的Python环境对应的TensorRT包。例如,如果您的Python环境是Python 3.7,可以使用以下命令安装TensorRT 8.4.3.1版本的Python包:[3]
```
cd TensorRT-8.4.3.1/python
pip install tensorrt-8.4.3.1-cp37-none-linux_x86_64.whl
```
这样就可以将TensorRT安装到您的Python环境中了。