macos安装tensorrt

### 在 MacOS 上安装 TensorRT

对于希望在 macOS 平台上利用 TensorRT 进行高效推理的应用开发者来说，了解具体的安装步骤至关重要。然而值得注意的是，官方并不直接提供针对苹果系统的预编译版本的 TensorRT 库。因此，在 Mac 特别是搭载 Apple Silicon (M1/M2) 芯片组上的部署会更具挑战性。

尽管如此，仍可以通过一些间接的方法来实现这一目标：

#### 方法一：通过 Docker 使用 NVIDIA 提供的基础镜像
由于原生支持有限，一种推荐的方式是在基于 Linux 的环境中运行 TensorRT，这可通过 Docker 实现。具体操作如下所示：
- 配置适用于 ARM 架构（aarch64）的容器化解决方案；
- 利用 nvidia-docker 工具拉取并启动包含所需库及其依赖关系在内的官方映像；

这种方法的优势在于可以绕过操作系统层面可能遇到的各种兼容性和配置难题[^1]。

#### 方法二：手动构建 TensorRT 源码
另一种选择是从源代码开始自行编译适合于特定硬件平台的目标文件。此过程涉及多个环节，包括但不限于获取必要的开发工具链以及满足所有前置条件等准备工作。考虑到复杂度较高且耗时较长，通常只建议那些具备较强技术背景并且有特殊需求的人群尝试这种方式[^2]。

#### 方法三：借助第三方项目集成 YOLOv8 和 TensorRT
除了上述两种较为通用的技术路线之外，还可以考虑采用已有的开源框架作为桥梁连接两者之间的功能特性。例如，可以从 GitHub 下载专门为此目的而设计的仓库 `yolov8_tensorrt` 或者更广泛的机器学习库 `ultralytics` 来简化整个流程[^3]:

git clone https://github.com/xiaocao-tian/yolov8_tensorrt.git
cd yolov8_tensorrt/
pip install -r requirements.txt

需要注意的是，这些方法各有优劣之处，并不是每种方案都能够在任意场景下完美适配。实际应用过程中还需要根据具体情况做出合理的选择。