TF-TRT Warning: Could not find TensorRT

你好！关于你提到的 TF-TRT 警告信息，这通常表示 TensorFlow 并未找到安装在系统上的 TensorRT 库。TF-TRT 是一个 TensorFlow 的转换工具，它使用 TensorRT 进行高性能推理。要解决此问题，需要确保已正确安装 TensorRT 并与 TensorFlow 进行了兼容。你可以按照 TensorRT 官方文档提供的步骤进行安装和配置，以便在 TensorFlow 中使用 TF-TRT。

相关问题

TF-TRT Warning: Could not find TensorRT Traceback (most recent call last):

在TensorFlow中使用TensorRT进行加速时，有时可能会遇到"TF-TRT Warning: Could not find TensorRT Traceback (most recent call last)"的警告信息。这个警告通常表示TensorRT的安装或配置存在问题。

要解决这个问题，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保你已经按照正确的版本安装了TensorRT。你可以在TensorRT的官方文档中找到对应版本的安装指南。如果你下载的是特定版本的TensorRT，比如TensorRT-8.0.0.3.Linux.x86_64-gnu.cuda-10.2.cudnn8.2.tar.gz，请确保你正确地安装了该版本。

2. 你还可以尝试重新安装TensorRT，并确保安装过程中没有出现任何错误。如果之前安装TensorRT的过程中出现了错误或警告信息，请尝试解决这些问题并重新安装。

3. 如果你已经按照上述步骤正确地安装了TensorRT，但仍然遇到警告信息，那么有可能是TensorFlow和TensorRT之间的版本兼容性问题。你可以尝试使用与TensorRT兼容的TensorFlow版本，并确保你的代码和模型与这个版本匹配。

综上所述，要解决"TF-TRT Warning: Could not find TensorRT Traceback (most recent call last)"的警告信息，你可以检查TensorRT的安装和配置是否正确，尝试重新安装TensorRT，以及确保TensorFlow和TensorRT之间的版本兼容性。希望这些信息对你有帮助。

引用：
ONNX-TensorRT: https://github.com/onnx/onnx-tensorrt
TensorFlow Documentation: https://www.tensorflow.org/install/source#linux<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [ONNX-TensorRT：用于ONNX的TensorRT后端-Python开发](https://download.csdn.net/download/weixin_42178963/19058078)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Ubuntu:E: 无法定位软件包 tensorrt（包括如何安装tensorrt）](https://blog.csdn.net/LYiiiiiii/article/details/120544390)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

2023-05-24 12:26:21.353318: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:182] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations. To enable the following instructions: AVX2 FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2023-05-24 12:26:23.180135: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Could not find TensorRT Number of devices: 3

感谢提供的信息。根据你的描述，你似乎在使用 TensorFlow 和 TensorRT 进行深度学习推理。TensorFlow 是一个流行的深度学习框架，而 TensorRT 是 NVIDIA 为其 GPU 设计的深度学习推理加速库。你提到的警告是由 TF-TRT（TensorFlow TensorRT）引擎生成的。它是 TensorRT 的 TensorFlow 插件，用于在 TensorFlow 中优化和执行模型。警告表明，TF-TRT 在搜索可用设备时发现了 3 个设备，但它无法在系统中找到 TensorRT。如果你希望在 TensorFlow 中使用 TensorRT 进行推理，可以尝试安装 TensorRT 并将其配置为 TensorFlow 的后端。