[ubuntu]-ubuntu20.04简单两步安装cuda11.0 + tensorrt7.2.1,自动配置cudnn

1.介绍及配置说明

只需两步简单配置tensorrt,采用cuda(deb) + trt(deb) 安装方式,无需配置cudnn,会在trt安装过程中自动配置。

  • ubuntu20.04
  • gtx1650

2.注意

trt官网只更新到了支持ubuntu18.04,但是经博主尝试发现ubuntu18.04的版本是可以在ubuntu20.04上应用的。
默认大家已经安装了cuda驱动哦。
各位可以输入指令nvidia-smi,如果可以得到输出,说明本机有驱动,否则请自行下载驱动。
注意cudadriver版本需大于等于cudatoolkit版本
比如我们要安装11.0的cudatoolkit则cudadriver版本需要大于等于11.0


3.安装

如果有cudadriver的话可以进行如下步骤

3.1下载安装cudatoolkit

进入cuda11.0下载页面
按照下表进行选择
Linux -> x86_64 -> Ubuntu -> 20.04 -> deb(local)
这一步一定要选deb包哦,跟后面的trt安装有关系。
在这里插入图片描述

按照官方指令进行cuda 的安装 不同版本可能有所不同,按照官网下面的说明安装即可

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.2/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-0-local_11.0.2-450.51.05-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-0-local_11.0.2-450.51.05-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-0-local/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda
3.2 下载安装tensorrt

进入tensorrt下载页面,可能需要登录,大家注册一个号就可以。

依次选择TensorRT 7.2.1 -> TensorRT 7.2.1 for Linux and CUDA 11.0 -> TensorRT 7.2.1 for Ubuntu 18.04 and CUDA 11.0 DEB local repo package

注意这里选择deb包,因为采用这种方式安装会自动的安装cudnn, nvinfer, nvinfer-plugin,等必须配置
下载完成后执行如下命令

sudo dpkg -i nv-tensorrt-repo-ubuntu1604-cuda10.0-trt7.0.0.11-ga-20191216_1-1_amd64.deb
sudo apt update
sudo apt install tensorrt

4.验证安装

dpkg -l | grep cuda
dpkg -l | grep nvinfer

至此所有的安装完成。


5.小例子

这里是demo 以lenet为例,检验trt是否正确安装及了解tensorrt运行机制。

CUDA 11.0 是NVIDIA推出的用于GPU计算的并行计算平台和编程模型,而TensorRT是NVIDIA开发的深度学习推理优化器。要在一个Ubuntu 20.04系统上安装CUDA 11.0TensorRT,可以按照以下步骤操作: 1. **更新系统**: 打开终端,运行以下命令来更新系统包列表并升级所有已安装的包: ```bash sudo apt update sudo apt upgrade ``` 2. **安装CUDA 11.0**: 由于Ubuntu 20.04的官方仓库中可能没有包含CUDA 11.0,你可能需要下载NVIDIA提供的CUDA 11.0安装包。访问NVIDIA官方网站下载适合Ubuntu 20.04CUDA 11.0.run文件。下载完成后,使用以下命令安装CUDA: ```bash sudo sh cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run ``` 安装过程中,你需要同意许可协议,选择安装路径,并根据需要选择组件(比如,是否安装驱动和CUDA Toolkit等)。 3. **安装驱动**: 如果在安装CUDA时没有安装驱动,或者你需要单独安装更新的驱动,你可以访问NVIDIA驱动下载页面,下载适合你的GPU的驱动,并执行.run文件进行安装。例如: ```bash sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-450.51.run ``` 通常推荐安装CUDA版本相匹配的驱动版本。 4. **安装cuDNN**: cuDNN是NVIDIA的深度神经网络库,对于TensorRT安装是必须的。你需要从NVIDIA的官方网站下载cuDNNLinux版本,解压并安装: ```bash tar -xzvf cudnn-linux-x86_64-8.0.4.30_cuda11.0-archive.tar.gz sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include sudo cp cuda/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* ``` 5. **安装TensorRT**: 同样地,你可能需要从NVIDIA官网下载TensorRT 7.x版本的Ubuntu deb包。下载后,使用以下命令安装: ```bash sudo apt install ./tensorrt_7.x.x.x*_amd64.deb ``` 请替换文件名以匹配你下载的TensorRT版本。 6. **验证安装**: 安装完成后,你可以通过运行以下命令来验证CUDAcuDNNTensorRT是否正确安装: ```bash nvcc --version cat /usr/include/x86_64-linux-gnu/cudnn_v8.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 dpkg -l | grep tensorrt ```
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