conda环境下tensorrt安装

最新推荐文章于 2025-05-27 21:15:07 发布

Dovy

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分类专栏： tensorrt 文章标签：深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Simplify_boy/article/details/108733867

创建conda环境

conda create -n tensorrt python=3.5

下载tensorrt
登录：https://developer.nvidia.com/tensorrt
进入：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-7x-download
在Tar File Install Packages For Linux x86下，选择
TensorRT 7.0.0.11 for Ubuntu 16.04 and CUDA 10.0 tar package
下载获取的文件TensorRT-7.0.0.11.Ubuntu-16.04.x86_64-gnu.cuda-9.0.cudnn7.6.tar.gz

requirements.txt

numpy==1.13.1
pyasn1===0.4.6
six==1.10.0
opencv-python==4.4.0.42
pillow==4.1.1
torch==0.4
importlib-metadata

cuda版本9.0，cudnn版本7.6.5。cudnn版本不对，会出现tenssorrt中调用的函数，在cudnn中未定义错误。
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conda 安装 tensorrt，目前官网推荐最新的tensorrt8. 最新的tensorrt8，在conda环境下安装，并不复杂。官网：github 官网推荐环境： TensorRT GA build TensorRT v8.2.0.6 System Packages CUDA Recommended versions: cuda-11.4.x + cuDNN-8.2 cuda-10.2 + cuDNN-8.2 G

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历时3天多，tensorrt装上了，但是不确定有没有成功。最后使用的教程： https://www.cnblogs.com/rickyngmo22/p/11650994.html 安装的Python 3.7.11 到最后一个安装pycuda时候，一直失败。这个pycuda安装了很久，至今未安装成功。好像还参考了下边两个。 https://www.it610.com/article/1293397774670307328.htm https://blog.youkuaiyun.com/Simplify_boy/art

tensorRT安装

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我下的版本是TensorRT-10.9.0.34.Windows.win10.cuda-11.8。4、将lib目录和include目录中的文件内容都拷贝到cuda对应的目录文件下。pycuda的版本根据需要选择。我的CUDA 是11.8，所以选的是2023.1。5、在python文件夹中有对应的Python安装库。有可能是pycuda的版本与电脑状的CUDA不对应。6、在samples中有相关的使用示例。2、根据系统和CUDA版本选择选一个。1、根据需要选择对应的版本。pycuda安转的那些事。

ubuntu在conda创建虚拟环境安装tensorrt

01-01

### 创建支持 TensorRT 的 Conda 虚拟环境为了在 Ubuntu 上创建能够安装和运行 TensorRT 的 Conda 虚拟环境，需遵循特定步骤来确保兼容性和功能正常。这涉及到了解操作系统需求、CUDA 和 cuDNN 版本匹配等问题。 #### 准备工作确认已安装 Anaconda 或 Miniconda 并更新至最新版本。同时，了解目标平台所需的 CUDA 和 cuDNN 版本对于成功集成 TensorRT 至关重要[^2]。 #### 创建 Python 环境使用 `conda` 命令行工具指定所需 Python 版本来建立新的虚拟环境： ```shell conda create -n tensorrt_env python=3.8 ``` 激活新建的虚拟环境以便后续操作均在此环境中执行: ```shell conda activate tensorrt_env ``` #### 安装依赖项根据所选 CUDA 和 cuDNN 版本调整命令参数以适应具体项目需求。这里假设采用 CUDA 10.2 和 cuDNN 8.0 进行说明[^3]: ```shell conda install cudatoolkit=10.2 cudnn=8.0 ``` #### 下载与配置 TensorRT 获取适用于当前系统的 TensorRT 发行版压缩包，并按照官方指导完成本地化设置。此过程通常包括但不限于解压文件、设定必要的环境变量等动作[^4]。例如，当处理基于 Ubuntu 18.04 LTS 构建的应用场景时，可参照如下指令序列操作： ```shell tar -xvzf TensorRT-7.1.3.4.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-10.2.cudnn8.0.tar.gz echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/user/TensorRT-7.1.3.4/lib' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 请注意替换 `/home/user/` 部分为实际路径前缀。 #### 将 TensorRT 库引入 Conda 环境为了让 Python 解释器识别来自外部位置的 TensorRT 组件，建议将位于系统全局区域内的 `tensorrt` 文件夹拷贝到活跃 Conda 环境对应的站点包目录内[^1]。可以通过下面的方法实现这一点（假定活动环境名称为 `tensorrt_env`）： ```shell cp -r /path/to/dist-packages/tensorrt ~/miniconda3/envs/tensorrt_env/lib/python3.8/site-packages/ ``` 再次强调应依据实际情况修正上述命令里的路径部分。 #### 测试安装成果最后一步是对整个流程的结果加以验证，尝试导入 TensorRT 模块并查看是否有任何异常提示出现： ```python import tensorrt as trt print(trt.__version__) ``` 如果一切顺利，则表明已经成功构建了一个适配 TensorRT 的 Conda 工作区。