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

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]

tensorRT安装

要在Linux上安装TensorRT，您需要按照以下步骤进行操作：

1. 下载TensorRT软件包并解压缩。

2. 安装CUDA和cuDNN，这是TensorRT的依赖项。

3. 设置环境变量，包括CUDA和TensorRT的路径。

4. 编译TensorRT的样例程序，以确保安装成功。

5. 安装TensorRT Python包，以便在Python中使用TensorRT。

以上是TensorRT的基本安装步骤，具体操作可以参考TensorRT官方文档。