linux 查看tensorrt版本

在Linux系统中，如果你想要查看TensorRT（TensorRT是一个由NVIDIA开发的用于加速深度学习推理的库）的版本，你可以按照以下步骤操作：

1. 打开终端（Terminal）。
2. 输入命令行：`nvidia-smi`，这将显示NVIDIA管理工具的信息，其中包括TensorRT的相关版本信息。通常，在“CUDA”部分你会看到TensorRT的版本号。
3. 如果你没有安装`nvidia-smi`，或者想直接查看TensorRT的独立版本，可以执行：`dpkg -l | grep tensorrt` 或者 `rpm -qa | grep tensorrt`（取决于你的Linux发行版使用的是Debian包管理器dpkg还是Red Hat家族的rpm）。
4. 这两个命令会列出所有名为tensorrt的相关软件包及其版本。

如果找不到直接显示TensorRT版本的命令，可能需要访问NVIDIA的官方网站或者使用`whereis tensorrt` 来定位TensorRT的安装路径，然后在相应目录下查找`version.txt`或类似文件中的版本信息。

相关问题

Linux安装tensorrt

要在Linux上安装TensorRT，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 激活环境：使用conda命令激活您的虚拟环境。
2. 安装TensorRT Python wheel：使用pip命令安装nvidia-tensorrt，确保使用正确的Python版本和CUDA版本。您可以使用以下命令进行安装：

   pip install -U nvidia-tensorrt --index-url https://pypi.ngc.nvidia.com

3. 验证安装：使用Python交互式命令行验证TensorRT是否成功安装。执行以下命令：

   python3
   import tensorrt
   print(tensorrt.__version__)
   assert tensorrt.Builder(tensorrt.Logger())

请注意，这些步骤假设您已经在Linux上安装了CUDA和相应的驱动程序。

linux安装tensorrt

要在Linux上安装TensorRT，您需要按照以下步骤进行操作：

1. 下载TensorRT软件包并解压缩。

2. 安装CUDA和cuDNN，这是TensorRT的依赖项。

3. 设置环境变量，包括CUDA和TensorRT的路径。

4. 编译TensorRT的样例程序，以确保安装成功。

5. 安装TensorRT Python包，以便在Python中使用TensorRT。

以上是TensorRT的基本安装步骤，具体操作可以参考TensorRT官方文档。