TensorRT python Windows 下载安装

原创 已于 2024-11-28 11:30:48 修改 · 1k 阅读 · 8 ·
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#python #深度学习 #pytorch

于 2024-11-27 11:42:22 首次发布

更新时间2024.11.27
要求：提前装好cuda和cudnn。cuda、cudnn、tensorRT版本需要对应
下载链接：[https://developer.nvidia.com/tensorrt]
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我的cuda是12.6，所以选择tensorRT 10.6， 可以在命令行使用nvidia-smi 查看cuda版本。windows系统选择ZIP文件下载。
下载后解压，将解压的文件一次复制到cuda Toolkit安装目录中。我的路径：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6。
分别将TensorRT-10.6.0.26下include中所有.h文件、lib中所有.lib文件、lib中所有.dll文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6下include、lib\x64、bin文件夹。
打开TensorRT-10.6.0.26\python可以看到
在这里插入图片描述<

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### 回答1： TensorRT是NVIDIA推出的深度学习推理引擎，可以在GPU上高效地运行深度学习模型。TensorRT支持Windows平台，可以通过以下步骤安装： 1. 安装CUDA和cuDNN：TensorRT需要依赖CUDA和cuDNN，需要先安装它们。可以从NVIDIA官网下载对应版本的CUDA和cuDNN，并按照官方文档进行安装。 2. 下载TensorRT：可以从NVIDIA官网下载对应版本的TensorRT，下载完成后解压到指定目录。 3. 安装TensorRT Python API：TensorRT提供了Python API，可以通过pip安装。打开命令行窗口，输入以下命令： ``` pip install tensorrt ``` 4. 安装TensorRT UFF Parser：如果需要使用UFF格式的模型，需要安装TensorRT UFF Parser。可以通过pip安装。打开命令行窗口，输入以下命令： ``` pip install uff ``` 安装完成后，就可以在Windows平台上使用TensorRT了。 ### 回答2： TensorRT是NVIDIA推出的一个高效的深度神经网络推理引擎，可以大幅提升神经网络在GPU上的运行速度。TensorRT支持多种深度学习框架，如TensorFlow、Caffe和PyTorch等。在本文中，我们将探讨如何在Windows环境中使用Python安装TensorRT。 1. 准备工作 在安装TensorRT之前，需要先安装CUDA和cuDNN。TensorRT依赖于CUDA和cuDNN，并且需要使用与您的GPU型号相对应版本的CUDA和cuDNN。 首先，下载并安装适合您GPU的CUDA软件包。然后，下载cuDNN库并将其解压缩到CUDA的安装目录中。例如，如果您的CUDA安装在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1路径下，那么解压cuDNN库后应该将库文件放在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\路径下。 2. 下载TensorRT 在完成CUDA和cuDNN的安装后，就可以下载TensorRT了。首先，进入NVIDIA官方网站（https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download）下载TensorRT软件包。下载完成后，解压缩到您喜欢的目录中。例如，将TensorRT解压缩到C:\TensorRT路径下。 3. 配置环境变量 接下来，要将TensorRT的路径添加到环境变量中。在Windows环境中，打开“控制面板”->“系统和安全”->“系统”，然后点击“高级系统设置”->“环境变量”按钮。在“系统变量”中，找到“Path”变量并点击“编辑”按钮。在“变量值”框中添加TensorRT的bin和lib路径，例如：C:\TensorRT\bin;C:\TensorRT\lib; 4. 安装Python包 在安装Python之前，需要将Anaconda环境添加到环境变量中。如果您没有安装Anaconda环境，请先下载并安装Anaconda。在Windows环境中，打开“控制面板”->“系统和安全”->“系统”，然后点击“高级系统设置”->“环境变量”按钮。在“用户变量”中，找到“Path”变量并点击“编辑”按钮。在“变量值”框中添加Anaconda的路径，例如：C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts;C:\ProgramData\Anaconda3\; 然后，通过pip命令安装TensorRT Python包。在Anaconda命令行窗口中，输入以下命令： pip install tensorrt 5. 测试安装 完成TensorRT Python包的安装后，可以使用Python脚本测试安装是否成功。创建一个新的Python脚本，并将以下代码复制并粘贴： import tensorrt as trt print(trt.__version__) 保存脚本后运行，如果输出正确的TensorRT版本号，则表明安装成功。可以使用TensorRT创建和优化神经网络模型了。 综上所述，TensorRT在Windows环境中的安装步骤如上所述。安装前需要确认CUDA和cuDNN已成功安装，安装时需要添加环境变量并使用pip工具安装TensorRT Python包。 ### 回答3： TensorRT是一个可用于高性能深度学习推理的软件库，可以在GPU上进行加速。对于Windows系统和Python用户来说，安装TensorRT相对来说比较简单，但也需要一定的操作步骤，下面将详细介绍如何安装TensorRT。 首先，需要在NVIDIA官网上下载TensorRT的安装程序，这里提供的是TensorRT 5.1.5版本的下载地址：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-5x-download，选择对应的Windows版本，下载后进行安装。 其次，安装完成后需要配置TensorRT环境变量，将TensorRT的bin目录添加到PATH环境变量中，这样就能够在命令行中使用TensorRT相关命令了。同样需要将TensorRT的include和lib目录添加到对应的环境变量中，以便在调用TensorRT库时能够正确编译。 接着，安装TensorRT的Python包，可以通过pip安装，打开命令行直接输入以下指令： ``` pip install tensorrt ``` 安装完成后，调用TensorRT就可以在Python中使用了。此外，还需要安装对应的TensorFlow和Python版本，以及NVIDIA的CUDA和cuDNN软件包，以便与TensorRT一起使用。 最后，验证TensorRT的安装是否成功。在Python中导入TensorRT库，进行简单的模型推理测试。如果能够成功进行推理操作，那么就说明TensorRT的安装已经成功了。 总之，TensorRT在Windows系统下的安装还是比较简单的，只需要按照上述步骤进行操作即可。当然，安装过程中也有可能会遇到一些问题，比如环境变量没有设置正确等，这时就需要仔细查看错误信息进行调整了。
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