TENSORRT_VERSION"

"TENSORRT_VERSION"通常是指TensorRT（TensorFlow的高性能计算库，用于加速深度学习推理）的版本号。TensorRT是一个专为机器学习推理优化的库，它可以将深度神经网络模型转换为可以在特定硬件上高效运行的执行计划，如GPU。TENSORRT_VERSION变量可能在代码中被用来检查当前使用的TensorRT版本，以便开发者了解其功能、兼容性和潜在限制。

如果你想要了解具体的TENSORRT_VERSION信息，你可能需要查看编译环境中的相关信息，或者直接查阅TensorRT文档或API。如果你想询问如何在Python中获取这个版本号，你可以尝试导入tensorrt模块并打印version属性：

import tensorrt as trt
print(trt.__version__)

相关问题

_DEFAULT_CUDNN_VERSION = '2' _DEFAULT_TENSORRT_VERSION = '6' _DEFAULT_CUDA_COMPUTE_CAPABILITIES = '3.5,7.0'

`_DEFAULT_CUDNN_VERSION` 被设定为 `'2'`，表示默认的 cuDNN 版本号为 2。cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是由NVIDIA提供的用于深度学习加速的库。

`_DEFAULT_TENSORRT_VERSION` 被设定为 `'6'`，表示默认的 TensorRT 版本号为 6。TensorRT 是由NVIDIA提供的用于高性能推理的库。

`_DEFAULT_CUDA_COMPUTE_CAPABILITIES` 被设定为 `'3.5,7.0'`，表示默认的 CUDA 计算能力为 3.5 和 7.0。CUDA 计算能力是指 NVIDIA GPU 支持的特定计算能力版本，它决定了可以在 GPU 上执行的特定指令集和功能。

这些变量的具体取值可能因代码环境和需求而不同，根据实际情况进行设置以确保与相应的库和硬件兼容。

需要注意的是，这些变量的具体含义和取值需要参考具体的代码实现和上下文，因为它们可能在不同的代码库中有不同的含义和用法。

ModuleNotFoundError: No module named 'tensorrt_llm'

ModuleNotFoundError: No module named 'tensorrt_llm' 是一个Python错误，表示找不到名为 'tensorrt_llm' 的模块。这通常是因为您的Python环境中没有安装或找不到该模块。

要解决这个问题，您可以尝试以下几个步骤：

1. 确保您已经正确安装了 'tensorrt_llm' 模块。您可以使用pip命令来安装它，例如：pip install tensorrt_llm。如果已经安装了，请确保版本正确。

2. 检查您的Python环境是否正确设置。有时候，模块可能被安装在不同的Python解释器中，导致找不到。您可以使用命令 python --version 来检查Python版本，并使用 pip --version 来检查pip版本。

3. 如果您使用的是虚拟环境，请确保您已经激活了正确的虚拟环境。有时候，模块只会在特定的虚拟环境中安装。

4. 如果您使用的是Jupyter Notebook或其他集成开发环境，请确保您在正确的内核或环境中运行代码。有时候，不同的内核可能具有不同的模块安装。

如果上述步骤都没有解决问题，可能是因为 'tensorrt_llm' 模块并不存在或不兼容您当前的Python环境。您可以尝试搜索其他替代模块或与模块的开发者进行联系以获取更多帮助。