[trt] cuda initialization failure with error 999

错误代码999表示CUDA初始化失败。这种错误通常与GPU驱动程序的问题有关。以下是解决此问题的几个可能步骤：

1. 确保您的GPU驱动程序是最新版本。前往GPU制造商的官方网站下载并安装最新的驱动程序。

2. 检查系统中是否有多个GPU。如果使用多个GPU，请确保它们都能正常工作，并且驱动程序已正确安装。

3. 检查CUDA安装是否正确。确保您使用的CUDA版本与您的GPU兼容。尝试重新安装CUDA，并确保按照官方文档提供的指导进行。

4. 在重新安装CUDA之前，彻底卸载旧的CUDA库。在卸载过程中，确保删除所有相关的文件和目录。

5. 检查系统环境变量。确保CUDA的路径正确配置，并且路径没有任何错误或冲突。

6. 如果上述步骤都无法解决问题，那么您可能需要考虑更换GPU或联系GPU制造商的技术支持解决该问题。

请注意，这些步骤中的某些步骤可能需要管理员权限，并且可能需要重新启动计算机。在进行任何更改之前，请备份您的重要数据。

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qt+cuda+tensorrt:基于qt+cuda+trt+win10的图像分类

基于Qt、CUDA和TensorRT的Win10图像分类是一种通过使用Qt框架进行GUI设计、利用CUDA进行高效的图像处理，以及使用TensorRT进行深度学习模型加速的方法。

首先，Qt是一个跨平台的应用程序开发框架，可以用于开发图形界面应用程序。通过使用Qt，我们可以设计出友好的图形界面，方便用户与应用程序进行交互。

其次，CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和API模型，它可以利用GPU的并行计算能力进行高性能的图像处理。通过将图像数据传递给CUDA，我们可以在GPU上进行并行的图像分类处理，提高处理速度和效率。

最后，TensorRT是NVIDIA推出的一个高性能的深度学习推理引擎，它可以优化深度学习模型，并利用GPU的高并行计算能力进行推理计算。在图像分类中，我们可以使用TensorRT来加速深度学习模型的预测过程，从而提高图像分类的速度和准确度。

综上所述，基于Qt、CUDA和TensorRT的Win10图像分类是一种通过使用Qt设计友好的图形界面，利用CUDA进行高效的图像处理，以及使用TensorRT加速深度学习模型的方法。这种方法可以提高图像分类的速度和准确度，在图像分类相关的应用领域具有广泛的应用前景。

TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.INFO) AttributeError: module 'tensorrt' has no attribute 'Logger'

这个错误通常是由于TensorRT版本不兼容或未正确安装所致。请确保您已正确安装TensorRT并使用正确的版本。您可以尝试使用以下命令检查TensorRT版本：

dpkg -l | grep nvinfer

如果您使用的是TensorRT 7，则应该使用以下代码创建Logger：

TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.INFO)

如果您使用的是TensorRT 6或更早版本，则应该使用以下代码创建Logger：

TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.VERBOSE)