解决TensorRT安装错误：缺失DLL文件完整清单

资源摘要信息:"tensorrt安装时，运行不了可能缺失的dll文件" TensorRT是NVIDIA推出的一款深度学习推理加速器，它通过优化神经网络模型，能够显著提升深度学习应用的运行速度。在安装TensorRT或者使用TensorRT进行深度学习模型部署时，可能会遇到运行时缺失某些dll文件的问题。这些dll文件通常与NVIDIA CUDA和cuDNN相关，因为TensorRT是基于CUDA平台开发的。 在标题中提到的dll文件，主要可以分为以下几个类别： 1. CUDA运行时库文件：这类dll文件是CUDA工具包中的一部分，是运行基于CUDA的应用程序所必需的。例如： - cudart64_100.dll：对应CUDA 10.0版本的运行时库。 - cufft64_10.dll：对应CUDA 10.0版本的快速傅里叶变换库。 - curand64_10.dll：对应CUDA 10.0版本的随机数生成库。 - cusolver64_10.dll：对应CUDA 10.0版本的线性代数求解库。 - cusparse64_10.dll：对应CUDA 10.0版本的稀疏矩阵运算库。 2. cuDNN库文件：cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是专为深度学习而设计的高性能库。cuDNN提供了许多加速深度神经网络计算的例程，这些dll文件包括： - cudnn64_8.dll：这是cuDNN库的主要动态链接库文件，对应cuDNN 8.x版本。 - cudnn_adv_infer64_8.dll、cudnn_adv_train64_8.dll：提供高级推理和训练功能的库文件。 - cudnn_cnn_infer64_8.dll、cudnn_cnn_train64_8.dll：为卷积神经网络提供优化的推理和训练功能的库文件。 - cudnn_ops_infer64_8.dll、cudnn_ops_train64_8.dll：为不同的神经网络操作提供优化的推理和训练功能的库文件。 3. cuBLAS库文件：cuBLAS是用于执行基本线性代数运算（BLAS）的GPU加速库。在TensorRT安装和运行时可能需要的cuBLAS相关dll文件包括： - cublas64_10.dll：对应CUDA 10.0版本的cuBLAS库。 - cublasLt64_10.dll：对应CUDA 10.0版本的cuBLAS库的低延迟版本。 确保以上dll文件在TensorRT的运行环境中可用，是解决运行时错误的关键。用户可以通过以下方式来解决dll文件缺失的问题： - 确认是否已经正确安装了NVIDIA驱动程序、CUDA工具包以及cuDNN库。通常，安装这些软件包时会包含对应的dll文件。 - 如果是从源码安装TensorRT，需要确保所有依赖项都已正确安装，并且环境变量如PATH和LD_LIBRARY_PATH（Linux）或PATH和LIB（Windows）已经正确设置，以便系统能够找到这些dll文件。 - 如果是在Windows环境下，可以使用NVIDIA提供的“NVIDIA cuDNN Installer for Windows”来安装或修复缺失的dll文件。 - 另外，如果是在第三方环境（如虚拟机或Docker容器）中安装TensorRT，还需要确保容器或虚拟机有权限访问宿主机上的dll文件，或者在容器或虚拟机内部安装所有必要的软件包和dll文件。 在处理dll文件问题时，需要特别注意dll版本的兼容性。例如，TensorRT版本需要与CUDA版本、cuDNN版本以及其他相关依赖项版本保持一致。如果版本不匹配，可能会导致程序无法正确运行。 最后，如果系统提示缺少某个dll文件，通常需要从NVIDIA官方网站下载对应版本的文件，并将其放置在系统能够正确识别的路径中。在某些情况下，可能还需要使用工具如Dependency Walker来分析缺失的具体dll文件，以确保所有的依赖关系都得到满足。