tensorrt：未找到命令

TensorRT是NVIDIA推出的一种高性能深度学习推理优化工具库，专为提高机器学习模型在GPU上的运行速度而设计。它能够将复杂的神经网络架构转换成高效的低级计算引擎，显著加速推断过程。通常，TensorRT会用于生产环境中部署已经训练好的深度学习模型，比如在服务器上实现实时图像分类、目标检测等任务。

但是，你说的“未找到命令”可能是因为你在当前系统路径下没有安装TensorRT的相关命令行工具，或者环境变量配置不正确。如果你要在Linux或Windows上使用TensorRT，你需要先下载并安装TensorRT SDK，然后添加其bin目录到系统的PATH环境变量中。

相关问题

TensorRT: export failure: libnvinfer.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory

这个错误通常是由于缺少或找不到 `libnvinfer.so.7` 文件导致的。`libnvinfer.so.7` 是 Nvidia TensorRT 库的动态链接库文件，用于加速深度学习推理。要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 确保你已经正确安装了 Nvidia TensorRT 并且版本匹配。可以从 Nvidia 官方网站下载并安装最新版本的 TensorRT。

2. 检查 `libnvinfer.so.7` 文件是否存在于你的系统中。你可以使用以下命令进行查找：

   sudo find / -name libnvinfer.so.7

如果找到了该文件，确保其路径被正确配置。你可以将该路径添加到 `LD_LIBRARY_PATH` 环境变量中，或者将其链接到 `/usr/lib` 或 `/usr/local/lib` 目录下。

3. 如果找不到 `libnvinfer.so.7` 文件，可能是由于 TensorRT 没有正确安装或安装路径未添加到系统库路径中。你可以尝试重新安装 TensorRT 并确保按照官方文档的指示进行操作。

如果问题仍然存在，可以提供更多关于你的操作系统、TensorRT 版本和安装方式的详细信息，以便我更好地帮助你解决问题。

置环境变量指向lib文件夹（其中python是whl文件，可以通过pip安装后在python使用tensorrt）:vim ~/.bashrc

在Linux或Mac系统的终端中，要将环境变量设置为指向包含TensorRT.whl文件的lib文件夹，以便通过pip安装并在Python环境中使用TensorRT，你需要编辑`~/.bashrc`文件。这个文件是用来配置shell启动时运行的一些命令和个人环境变量的。

以下是步骤：

1. 打开终端并导航到`~/.bashrc`文件所在的目录：

   cd ~
   nano .bashrc

或者如果你使用的是vi编辑器：

   vi ~/.bashrc

2. 在打开的文本编辑器底部添加一行，指定你要设置的新环境变量，例如：

   export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/your/lib/folder

将`/path/to/your/lib/folder`替换为你实际的lib文件夹路径，这个路径应该包含你的TensorRT.whl文件。

3. 保存并关闭编辑器。如果使用nano，按`Ctrl+X`，然后选择`Y`确认保存，再按`Enter`退出；如果是vi，先输入`:wq`保存并退出。

4. 刷新环境变量使其生效。你可以通过执行以下命令完成这一步：

   source ~/.bashrc

现在，每次你打开新的终端会话，Python就能找到lib文件夹下的TensorRT.whl了。如果需要pip安装，可以直接使用`pip install tensorrt.whl`。