电脑安装tensorrt

安装 TensorRT 可以通过 NVIDIA 的官方网站下载安装包，也可以通过 NVIDIA 的 package manager 进行安装。以下是在 Ubuntu 系统上安装 TensorRT 的步骤：

1. 在 NVIDIA 的官方网站下载适合你系统的 TensorRT 安装包，可以在 https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download 上找到下载链接。

2. 安装 CUDA 和 cuDNN，这是 TensorRT 的依赖项。可以参考 NVIDIA 的文档 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html 和 https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html 进行安装。

3. 安装 TensorRT，可以使用以下命令进行安装：

$ sudo dpkg -i <path_to_tensorrt_deb_file>

其中 <path_to_tensorrt_deb_file> 是 TensorRT 的安装包路径。

4. 安装 TensorRT 的 Python 包，可以使用以下命令进行安装：

$ sudo apt-get install python3-libnvinfer-dev

安装完成后，就可以在 Python 中使用 TensorRT 了。

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hetson安装tensorrt

要安装TensorRT，你可以按照以下步骤操作：

1. 前往NVIDIA官方网站，下载适用于你的操作系统的TensorRT安装包。

2. 解压下载的安装包到一个目录中。

3. 打开终端或命令提示符，并导航到解压后的TensorRT目录。

4. 运行安装脚本，如下所示：
- 在Linux上：`sudo ./install`
- 在Windows上：`.\setup.exe`

5. 跟随安装程序的指示进行安装。

6. 安装完成后，设置相应的环境变量。在Linux上，可以将以下行添加到`~/.bashrc`文件中：

   export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/TensorRT-<version>/lib

在Windows上，可以通过以下步骤设置环境变量：
- 右键点击"计算机"或"此电脑"，选择"属性"。
- 点击"高级系统设置"。
- 在"系统属性"对话框中，点击"环境变量"按钮。
- 在"系统变量"部分，找到"Path"变量，并点击"编辑"。
- 将TensorRT安装目录添加到"Path"变量的值中。

7. 重新启动终端或命令提示符。

现在你已经成功安装了TensorRT！你可以在你的项目中使用TensorRT来进行深度学习推理任务。

windows tensorrt 环境变量设置

以下是在Windows上设置TensorRT环境变量的步骤：

1. 打开Anaconda Prompt或者命令提示符。
2. 输入以下命令激活TensorRT虚拟环境：

   activate tensorrt

3. 输入以下命令安装Cuda Toolkit：

   conda install cudatoolkit

4. 安装完成后，可以通过以下命令验证Cuda Toolkit是否成功安装：

   nvcc --version

如果成功安装，将显示Cuda Toolkit的版本信息。
5. 接下来，需要将TensorRT的安装路径添加到系统的环境变量中。假设TensorRT安装在`C:\TensorRT`目录下，可以按照以下步骤进行设置：
- 右键点击“此电脑”（或者“我的电脑”），选择“属性”。
- 在左侧面板中，点击“高级系统设置”。
- 在弹出的窗口中，点击“环境变量”按钮。
- 在“系统变量”部分，找到名为“Path”的变量，双击打开。
- 在变量值的末尾添加TensorRT的安装路径，例如`C:\TensorRT\bin`和`C:\TensorRT\lib`。
- 点击“确定”保存设置。
6. 环境变量设置完成后，可以通过以下命令验证TensorRT是否成功安装：

   tensorrt --version

如果成功安装，将显示TensorRT的版本信息。