anaconda安装tensorrt

### 回答1：
1. 首先，需要下载并安装NVIDIA TensorRT的软件包。可以从NVIDIA官网上下载TensorRT的安装包。

2. 安装Anaconda，可以从Anaconda官网上下载对应的安装包。

3. 打开Anaconda Prompt，创建一个新的虚拟环境，可以使用以下命令：

conda create -n tensorrt python=3.6

4. 激活虚拟环境，可以使用以下命令：

conda activate tensorrt

5. 安装TensorFlow和TensorRT的Python包，可以使用以下命令：

pip install tensorflow-gpu==1.15.0

pip install tensorrt

6. 验证TensorRT是否安装成功，可以使用以下命令：

import tensorrt as trt

print(trt.__version__)

如果输出了TensorRT的版本号，则说明安装成功。

7. 在使用TensorRT之前，需要先将TensorFlow模型转换为TensorRT模型。可以使用TensorFlow的工具包TensorFlow-TRT来进行转换。具体操作可以参考TensorFlow-TRT的官方文档。

8. 在使用TensorRT模型时，需要使用TensorRT的Python API来加载模型和进行推理。具体操作可以参考TensorRT的官方文档。

### 回答2：
TensorRT是英伟达(NVIDIA)推出的一个高效的深度学习推理加速库，可以帮助将训练好的模型部署到生产环境中运行。而Anaconda则是一个流行的Python包管理系统，可以方便地安装和管理Python库。

要在Anaconda中安装TensorRT，首先需要确认系统环境是否支持TensorRT和CUDA。TensorRT只能运行在英伟达的显卡上，并且需要安装与显卡对应的CUDA版本。安装方法如下：

1. 在英伟达官网下载正确版本的CUDA，并进行安装。

2. 在英伟达官网下载正确版本的TensorRT，并进行安装。

3. 配置环境变量：将CUDA和TensorRT的安装路径添加到环境变量中。例如，在Linux系统中，可以在~/.bashrc文件中添加以下内容：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/TensorRT/lib

4. 安装TensorRT的Python库：打开Anaconda Prompt，输入以下命令：

conda install tensorrt

5. 确认是否安装成功：打开Python交互环境，输入以下命令：

import tensorrt

如果没有报错，则说明安装成功。

在使用Anaconda安装TensorRT时，需要注意安装的版本是否与CUDA版本和Python版本兼容。另外，安装TensorRT的过程比较复杂，需要仔细阅读官方文档和相关教程。

### 回答3：
TensorRT是NVIDIA开发的高性能推理引擎，可以用于加速深度学习模型的推理。在使用TensorRT之前，我们需要先安装Anaconda和TensorFlow，并安装一些必要的依赖项。下面是如何在Anaconda上安装TensorRT的步骤：

1. 安装CUDA和cuDNN

TensorRT需要依赖CUDA和cuDNN，因此需要先安装它们。在NVIDIA官网上下载对应版本的CUDA和cuDNN，并按照指南进行安装。

2. 创建conda环境

在Anaconda Navigator中，选择Environments，点击Create按钮，创建一个新的conda环境。

3. 安装TensorFlow和其他必要依赖项

在新创建的conda环境中，打开Anaconda Prompt，输入以下命令：

conda install tensorflow-gpu=1.15.2

conda install -c anaconda protobuf

pip install pycuda

4. 下载并安装TensorRT

在NVIDIA TensorRT下载页面上，选择对应版本和操作系统，下载TensorRT压缩包。将压缩包解压到任意目录下，在Anaconda Prompt中进入解压后的文件夹，并输入以下命令进行安装：

sudo dpkg -i nv-tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda10.0-trt6.0.1.5-ga-20190913_1-1_amd64.deb

sudo apt-key add /var/nv-tensorrt-repo-cuda10.0-trt6.0.1.5-ga-20190913/7fa2af80.pub

sudo apt-get update

sudo apt-get install tensorrt

5. 设置环境变量

通过Anaconda Prompt进入TensorRT安装目录下的bin文件夹，并设置环境变量：

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/TensorRT-6.0.1.5/lib

export PATH=$PATH:/usr/local/TensorRT-6.0.1.5/bin

6. 测试安装

在Anaconda Prompt中输入以下命令测试TensorRT是否安装成功：

python

import tensorflow as tf

import tensorflow.contrib.tensorrt as trt

如果没有报错，说明TensorRT已经成功安装并且可以和TensorFlow一起使用。

总结一下，安装TensorRT需要先安装CUDA和cuDNN，然后创建一个新的conda环境，并安装TensorFlow和其他必要的依赖项。接着下载并安装TensorRT，最后设置环境变量并测试安装是否成功。使用TensorRT可以显著加速深度学习模型的推理，提高模型的效率。