tensorrt 安装

TensorRT的安装有多种方式可供选择，包括使用Debian或RPM软件包、tar文件或zip文件。如果选择使用tar文件进行安装，可以将TensorRT安装到新位置，并支持多个用例，包括完整安装TensorRT 6.x.x和7.x.x版本。在使用tar文件安装时，需要注意以下几点：[1][2]

1. 如果打算让新版本的TensorRT替换旧版本，请在验证新版本后删除旧版本。
2. 如果之前安装的版本来自Debian软件包的系统，请注意tar文件安装不会删除以前安装的软件包。如果不需要并行安装，建议删除以前安装的libnvinfer6、libnvinferdev和libnvinfersamples包以避免混淆。
3. tar文件安装提供了更大的灵活性，例如同时安装多个版本的TensorRT。但是，需要确保已经安装了必要的依赖项，并且必须自己管理LD_LIBRARY_PATH。

另外，根据您的Python环境，您还可以通过pip命令安装与您的Python环境对应的TensorRT包。例如，如果您的Python环境是Python 3.7，可以使用以下命令安装TensorRT 8.4.3.1版本的Python包：[3]

cd TensorRT-8.4.3.1/python
pip install tensorrt-8.4.3.1-cp37-none-linux_x86_64.whl

这样就可以将TensorRT安装到您的Python环境中了。

相关问题

TensorRT 安装

TensorRT 是 NVIDIA 开发的一款深度学习优化框架，用于加速机器学习模型推理的速度并降低资源消耗。它基于 C/C++ 编程语言，并提供 Python 接口。为了安装 TensorRT，你需要按照以下步骤操作：

### 第一步：准备环境

1. **安装 CUDA 和 cuDNN**：
- 访问 [CUDA Toolkit](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads) 网站下载适合你的系统的 CUDA 版本。
- 安装完成后，在系统环境变量中添加 CUDA 的安装路径。

2. **获取 cuDNN**：
- CUDA 安装过程中会自动下载并安装 cuDNN，确保选择与 CUDA 版本兼容的版本。

### 第二步：配置环境

1. **设置环境变量**：
- 设置 `PATH` 变量指向 CUDA 安装目录下的 bin 文件夹。
- 设置 `LD_LIBRARY_PATH` 变量指向包含库文件的目录。

2. **验证安装**：
- 打开终端或命令提示符，输入 `nvcc -V` 来检查是否能成功识别 CUDA。
- 使用 `cudnnSearch()` 或其他 cuDNN API 函数来验证 cuDNN 是否正常工作。

### 第三步：安装 TensorRT

#### 通过源码安装

1. **下载 TensorRT 源码**：
- 从 NVIDIA 的 GitHub 页面下载最新版本的源码仓库，地址通常位于 `https://github.com/NVIDIA/TensorRT/tree/master`.

2. **构建和安装**：
- 解压下载的源码包到适当的目录。
- 进入解压后的目录。
- 配置构建脚本（如 `configure`），指定 CUDA 和 cuDNN 的安装路径。
- 运行 `make` 命令构建 TensorRT。
- 根据需要运行 `sudo make install` 来安装 TensorRT 到系统。

#### 通过 pip 安装（推荐）

如果你希望直接使用 Python 脚本进行安装，可以考虑使用 `pip` 工具来简化过程。首先，确保已安装 `pip` 并更新到最新版本：

pip install --upgrade pip

然后，通过 `pip` 直接安装 TensorRT：

pip install nvidia-tensorrt

注意，这种方式可能无法直接访问最新的预编译轮次或特定于系统版本的版本。对于更精确控制的部署，建议还是通过上述的源码安装方式。

### 第四步：验证安装

完成安装后，可以在 Python 中导入 TensorRT 库并尝试一些基础功能以确认安装成功：

import tensorrt as trt

# 创建 TensorRT 实例化上下文
context = trt.get_engine()

# 使用上下文进行推理或其他相关操作...

如果一切顺利，你应该能够看到导入 TensorRT 成功并且能够使用其功能。

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tensorrt安装

要安装TensorRT，可以使用pip安装或者使用deb包安装。

使用pip安装的步骤如下：
1. 首先，进入TensorRT的python目录：cd TensorRT-5.0.2.6/python
2. 然后，执行以下命令安装TensorRT：pip install tensorrt-5.0.2.6-py2.py3-none-any.whl
3. 接着，进入TensorRT的uff目录：cd TensorRT-5.0.2.6/uff
4. 执行以下命令安装UFF：pip install uff-0.5.5-py2.py3-none-any.whl
5. 最后，进入TensorRT的graphsurgeon目录：cd TensorRT-5.0.2.6/graphsurgeon
6. 执行以下命令安装graphsurgeon：pip install graphsurgeon-0.3.2-py2.py3-none-any.whl

如果想使用deb包安装，可以按照以下步骤进行：
1. 首先，下载对应系统版本的deb包，并记录下下载的版本号。
2. 执行以下命令安装deb包：sudo dpkg -i nv-tensorrt-repo-${os}-${tag}_1-1_amd64.deb
3. 导入密钥：sudo apt-key add /var/nv-tensorrt-repo-${tag}/7fa2af80.pub
4. 更新软件源：sudo apt-get update
5. 安装TensorRT：sudo apt-get install tensorrt
6. 安装python-libnvinfer-dev（适用于Python2）：sudo apt-get install python-libnvinfer-dev
7. 安装python3-libnvinfer-dev（适用于Python3）：sudo apt-get install python3-libnvinfer-dev
8. 安装uff-converter-tf（适用于TensorFlow）：sudo apt-get install uff-converter-tf

需要注意的是，导入uff模块时需要安装tensorflow模块，并且tensorflow的版本要与cuda版本对应。具体的版本对应关系可以参考官方网站。[1][2][3]