tenserrt安装

TensorRT可以通过两种方式进行安装：使用pip进行安装和使用tar文件进行安装。

使用pip进行安装的步骤如下：
1. 首先，确保已经安装了Python和pip。
2. 使用pip install命令安装TensorRT所需的库，例如pycuda。

使用tar文件进行安装的步骤如下：
1. 首先，下载TensorRT的tar文件。
2. 将tar文件安装到新位置。如果打算替换旧版本，请确保在验证新版本后删除旧版本。
3. 如果之前使用Debian软件包安装了TensorRT，请注意tar文件安装不会自动删除旧的软件包。如果不需要并行安装，最好删除之前安装的libnvinfer6、libnvinferdev和libnvinfersamples包，以避免混淆。

在Windows系统上安装TensorRT的步骤如下：
1. 下载TensorRT的Windows下的zip文件。
2. 解压缩zip文件并进行安装。

通过执行以上步骤，您可以成功安装TensorRT。

相关问题

ubuntu安装tenserRT

要在Ubuntu上安装TensorRT，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你的Ubuntu系统已经安装了NVIDIA GPU驱动程序。你可以通过运行`nvidia-smi`命令来检查驱动程序是否正确安装。

2. 下载TensorRT的安装包。你可以从NVIDIA Developer网站上获取适合你系统的TensorRT版本。

3. 打开终端，进入到你下载的TensorRT安装包所在的目录，并解压缩安装包文件。

4. 进入解压缩后的文件夹，并执行安装脚本。你可以使用以下命令来运行脚本：

   sudo ./<安装脚本文件名>.run

5. 在安装过程中，你需要接受许可协议以及选择安装的组件。根据你的需求进行选择。

6. 安装完成后，配置环境变量。在终端中打开`~/.bashrc`文件，添加以下行：

   export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-<版本号>/lib64
   export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-<版本号>/bin

注意替换`<版本号>`为你的CUDA版本号。

7. 保存`.bashrc`文件并执行以下命令来使环境变量生效：

   source ~/.bashrc

8. 安装完成后，你可以在终端中运行`tensorrt`命令来验证TensorRT是否正确安装。

你现在应该已经成功在Ubuntu上安装了TensorRT。你可以根据你的具体需求使用TensorRT进行深度学习加速和推理。

docker安装tenserRT

要安装TensorRT，需要先安装Docker和NVIDIA Docker。首先，您需要使用以下命令安装Docker：

1. 更新软件包列表：

sudo apt-get update

2. 安装Docker CE：

sudo apt-get install docker-ce

3. 验证Docker安装是否成功：

docker --version

接下来，您需要安装NVIDIA Docker，以便在Docker中使用GPU：

1. 添加NVIDIA Docker存储库的GPG密钥：

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -

2. 添加NVIDIA Docker存储库：

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

3. 更新软件包列表：

sudo apt-get update

4. 安装NVIDIA Docker：

sudo apt-get install -y nvidia-docker2

安装完成后，您可以使用以下命令验证NVIDIA Docker是否安装成功：

docker run --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

现在，您可以安装TensorRT并在Docker容器中使用它：

1. 使用以下命令启动TensorRT Docker容器：

docker run --gpus all -it --rm -v local_dir:container_dir nvcr.io/nvidia/tensorrt:xx.xx-py3

在上述命令中，将"local_dir"替换为本地目录的路径，将"container_dir"替换为容器中的目录路径，并将"xx.xx"替换为您要使用的TensorRT版本号。

这样，您就可以在Docker容器中安装和使用TensorRT了。请注意，您可能还需要根据您的具体需求配置和运行TensorRT。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>