windows11安装TensorRT

Windows 11 安装 NVIDIA TensorRT 需要注意几个步骤。TensorRT 是一款用于加速深度学习推理的高性能库，尤其适合那些对性能有高需求的应用。以下是安装的基本流程：

1. **检查硬件**：
确保你的计算机配置了支持 CUDA 和 GPU，因为 TensorRT 需要在兼容的 GPU 上运行。

2. **下载 NVIDIA SDKs**：
访问 NVIDIA Developer 总站 (https://developer.nvidia.com/) 下载 CUDA Toolkit 和 cuDNN，这是支持 TensorRT 的基础。

3. **安装CUDA**：
根据安装向导安装 CUDA，安装过程中会自动安装驱动程序和 cuDNN。

4. **下载 TensorRT**：
登录开发者平台后，在 TensorRT 主页 (https://developer.nvidia.com/tensorrt) 寻找适合 Windows 11 的版本并下载。

5. **运行安装**：
运行下载的 TensorRT .exe 文件，按照提示进行安装。确保选择适当的组件，如 IRuntime 或者 Developer Tools，取决于你的需求。

6. **添加环境变量**：
可能需要将 TensorRT 的路径添加到系统环境变量中，以便其他应用程序可以找到它。

7. **验证安装**：
安装完成后，你可以通过命令行工具 `nvidia-smi` 或者 TensorRT 的示例程序来测试安装是否成功。

相关问题

win11下如何用Python对yolov5进行tensorrt加速

在Windows 11上使用Python对YoloV5进行TensorRT加速，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装TensorRT：可以从NVIDIA官网下载并安装TensorRT，确保安装成功并添加到环境变量中。

2. 安装TensorFlow-gpu：使用pip安装TensorFlow-gpu，确保版本与CUDA和cuDNN匹配。

3. 安装PyCUDA：使用pip安装PyCUDA，它是一个Python接口，可以与CUDA相互通信。

4. 安装yolov5：使用git clone命令将yolov5项目克隆到本地，然后进入yolov5目录，使用pip安装所需的Python依赖项。

5. 修改yolov5/detect.py文件：在该文件中，添加TensorRT加速代码。具体地，将以下代码添加到文件顶部：

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit

在detect.py文件的detect()函数中，使用TensorRT API创建一个TensorRT引擎，然后使用PyCUDA将输入数据传递给TensorRT引擎。最后，使用PyCUDA将输出数据从TensorRT引擎中传递出来。

6. 运行yolov5/detect.py文件：在Windows 11上，可以在命令行中运行detect.py文件。确保CUDA和cuDNN正确安装并配置，否则可能会出现错误。

以上是在Windows 11上使用Python对YoloV5进行TensorRT加速的步骤。需要注意的是，TensorRT加速可能需要一些硬件和软件配置，具体取决于您的计算机配置和TensorRT版本。

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\LDE\pythonProject\main.py", line 11, in <module> import tensorrt as trt File "C:\Users\LDE\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\tensorrt\__init__.py", line 127, in <module> ctypes.CDLL(find_lib(lib)) File "C:\Users\LDE\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\tensorrt\__init__.py", line 81, in find_lib raise FileNotFoundError( FileNotFoundError: Could not find: cublas64_11.dll. Is it on your PATH? Note: Paths searched were: ['C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v12.0\\bin', 'C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v12.0\\libnvvp', 'C:\\Windows\\system32', 'C:\\Windows', 'C:\\Windows\\System32\\Wbem', 'C:\\Windows\\System32\\WindowsPowerShell\\v1.0\\', 'C:\\Windows\\System32\\OpenSSH\\', 'C:\\Program Files\\NVIDIA Corporation\\NVIDIA NvDLISR', 'C:\\WINDOWS\\system32', 'C:\\WINDOWS', 'C:\\WINDOWS\\System32\\Wbem', 'C:\\WINDOWS\\System32\\WindowsPowerShell\\v1.0\\', 'C:\\WINDOWS\\System32\\OpenSSH\\', 'C:\\Program Files\\dotnet\\', 'C:\\Program Files\\NVIDIA Corporation\\Nsight Compute 2022.4.0\\', 'C:\\Program Files (x86)\\NVIDIA Corporation\\PhysX\\Common', 'D:\\Bandizip\\', 'C:\\Users\\LDE\\AppData\\Local\\Microsoft\\WindowsApps', '', 'C:\\Users\\LDE\\AppData\\Local\\Programs\\Microsoft VS Code\\bin'] 进程已结束,退出代码1

这个错误是由于找不到 `cublas64_11.dll` 导致的。这是 TensorRT 库的一部分，它需要在系统的 PATH 环境变量中找到。您可以尝试以下解决方法：

1. 确保您已正确安装了 NVIDIA GPU Computing Toolkit（包括 CUDA）的版本，并且版本与您在项目中使用的 TensorRT 版本兼容。

2. 检查您的 PATH 环境变量是否包含了 CUDA 的安装路径。在您的错误消息中，CUDA v12.0 的路径应该是 `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0\bin`。您可以手动将该路径添加到系统的 PATH 环境变量中。

3. 检查是否缺少其他依赖项。TensorRT 可能还需要其他 DLL 文件。您可以尝试重新安装 TensorRT，确保所有依赖项都正确安装并在 PATH 中。

如果上述方法都不起作用，您可以尝试在 NVIDIA 开发者论坛或 TensorRT 的官方支持渠道中寻求更多帮助。