验证linux下的tensorrt是否安装成功

在Linux下验证TensorRT是否安装成功，你可以通过命令行来检查。TensorRT是一个用于加速深度学习推理的库，其安装完成后，通常会在系统的`/usr/local/nvidia`目录（对于NVIDIA GPU用户）或`/opt`（有时默认安装位置）下提供一些关键文件和目录。以下是几个步骤：

1. 打开终端。
2. 检查是否有TensorRT的相关环境变量，如`TRT_VERSION`：

   echo $TRT_VERSION

如果返回了版本号，则说明已经安装。

3. 查看系统路径中是否有TensorRT的可执行文件，比如`trtexec`：

   which trtexec

如果返回了完整的路径，说明`trtexec`工具已安装。

4. 检查是否有TensorRT的库文件：

   find /usr/local -name libnvinfer.so* | grep -q "libnvinfer.so"

如果返回结果为真，表示有nvinfer库存在。

5. 运行示例测试：

   nvidia-smi -L | grep TensorRT

如果显示有关TensorRT GPU支持的信息，那么说明TensorRT驱动也正常安装。

如果上述操作都没有找到相关的文件或信息，那可能意味着TensorRT尚未正确安装，或者安装过程中出现了问题。

相关问题

Linux安装tensorrt

要在Linux上安装TensorRT，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 激活环境：使用conda命令激活您的虚拟环境。
2. 安装TensorRT Python wheel：使用pip命令安装nvidia-tensorrt，确保使用正确的Python版本和CUDA版本。您可以使用以下命令进行安装：

   pip install -U nvidia-tensorrt --index-url https://pypi.ngc.nvidia.com

3. 验证安装：使用Python交互式命令行验证TensorRT是否成功安装。执行以下命令：

   python3
   import tensorrt
   print(tensorrt.__version__)
   assert tensorrt.Builder(tensorrt.Logger())

请注意，这些步骤假设您已经在Linux上安装了CUDA和相应的驱动程序。

linux tensorrt安装

Linux上安装TensorRT通常是为了利用英伟达(NVIDIA)专为深度学习优化的高性能推理引擎。以下是安装TensorRT的基本步骤：

1. **确认GPU支持**: 确保你的NVIDIA GPU支持TensorRT，可以访问NVIDIA Developer官网查看驱动是否兼容。

2. **更新系统库**:

   sudo apt-get update
   sudo apt-get upgrade

3. **安装CUDA**: 下载并安装最新版本的CUDA，包括命令行工具`nvidia-cuda-toolkit`。安装过程中会自动处理依赖项。

4. **安装cuDNN**: CUDA包含cuDNN，但如果你需要特定版本，可以从NVIDIA Developer网站下载cuDNN并按照指示安装。

5. **安装TensorRT**: 使用CUDA Toolkit提供的包管理器cugetool安装TensorRT，或者从GitHub克隆TensorRT源码然后编译安装。命令示例：

   sudo nvidia-cuda-examples install -t 8.0 runtime samples

6. **验证安装**: 运行示例程序如`hello_world`验证TensorRT是否成功安装。