jetpack5.0.2 已经安装了 cudnn 和 tensorrt

returningprodigal

已于 2023-08-19 22:18:50 修改

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文章标签： JetPack cuDNN TensorRT

于 2023-08-18 11:21:17 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ReturningProdigal/article/details/132357537

文章讲述了在JetsonXavierNX平台上使用cudnn和TensorRT时遇到的问题，主要涉及不同版本的cudnn冲突。作者通过NvidiaJetPack4.6的更新解决了版本不兼容和内存不足的问题，强调了确保软件包版本一致性的重要性。

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在平台 jetson Xavier NX 中想使用 cudnn 和 tensorrt。然后自己下载了相应包并解压，拷贝，编译

安装 cudnn

1.下载对应包文件，例如：cudnn-linux-sbsa-8.4.1.50_cuda11.6-archive.tar.xz
2.解压，移动到解压目录，再拷贝。如下：

sudo cp include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp -P lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

3.安装完成

安装 tensorrt

1.下载对应包文件，例如：TensorRT-8.4.2.4.Ubuntu-20.04.aarch64-gnu.cuda-11.6.cudnn8.4.tar.gz
2.解压，进入解压目录，再进入sample中随便找一个工程进行make
3.安装完成

问题：tensorrt 下任意一个工程make ，报错，错误如下：

Could not initialize cudnn, please check cudnn installation.
buildSerializedNetwork::636] Error Code 2: Internal Error (Assertion engine != nullptr failed. )

前面还有一点，我忘记了。
根据这两个问题检索，网友说：

cuda 与 cudnn 版本不兼容
显卡内存不足

这两个问题我也尝试解决但任然没有头绪。
第二天早上，我再次检索，发现Nvidia开发者网站发布了一篇文章 Jetson Software Roadmap for 2H-2021 and 2022 ，根据该文中工作人员说：

JetPack 4.6 is our next production release, currently scheduled for July 2021. It will bring updates to the CUDA, cuDNN, and TensorRT compute stack as well as a feature-rich BSP update with L4T 32.6 based on Ubuntu 18.04. New capabilities will be included for over the air (OTA) software updates, security, bootloader, multimedia, camera, and cloud-native technologies.

我就瞬间诧异了，JetPack 4.6 就直接包含了 CUDA， cuDNN, TensorRT。文中还说 JetPack 4.6 是对以前的资源进行更新，增加。那 JetPack 5.0.2 那也应该是这样的。

然后我在根目录下去寻找 cudnn头文件和库文件

sudo find . -name cudnn*.h
sudo find . -name libcudnn*.so*
dpkg -l | grep TensorRT		//查看TensorRT版本

发现有多个版本的 cudnn！！！！！！！！！！
啊，这不就是 检索答案 中说的 cuda 与 cudnn 版本不兼容 问题嘛，
一个是 JetPack 5.0.2 刷系统时自带的，一个是我自己安装的。瞬间我明白了，我不是多此一举嘛！！！

然后我删除掉了我自己安装的 cudnn

sudo rm /usr/local/cuda/include/cudnn*.h -rf
sudo rm /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* -rf

然后再 /usr/src/tensorrt/samples/sampleDynamicReshape 这个目录下编译该代码，再在 /usr/src/tensorrt/bin 这个目录下执行 sample_dynamic_reshape 。该程序顺利执行！！！

问题其实就在于自己多此一举，导致系统存在多个 cudnn 版本。

附上安装 cudnn 和 tensorrt 的链接
Installing cuDNN on Linux
TensorRT Tar File Installation