TensorRT环境配置(2023完整版)

TensorRT基础知识及应用【C++深度学习部署(十)】 接口被用来定义模型。// bit shift,移位:y左移N位,相当于 y * 2^N// kEXPLICIT_BATCH(显性Batch)为0,1U 阅读详情

配置TensorRT环境需要配置CUDA、CUDNN、英伟达显卡驱动

  • 安装顺序是先英伟达显卡驱动,CUDA,CUDNN,如果已经安装就可以跳过

可以用命令查询CUDA和英伟达驱动版本,下载对应的CUDNN:

nvidia-smi

类似这样,如图我的显卡驱动版本为515.65.01,CUDA版本为11.7

安装CUDNN

  1. 到官网下载对应CUDA版本的CUDNN,链接如下:

深度神经网络

下载需要英伟达账号:
  1. 下载对应的cudnn版本,这里附上tar版本的cudnn安装方式。这个版本适配CUDA11.x

  

tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.5.0.96_cuda11-archive.tar.xz
cd cudnn-linux-x86_64-8.5.0.96_cuda11-archive/incl
【TensorRT】TensorRT was linked against cudnn 8.6.0 but loaded cudnn 8.3.2 在使用windows TensorRT发布模型和推理发布的trt模型时出现警告,并且发现推理速度很慢,以及提示错误 TensorRT was linked against cudnn x.x.x but loaded cudnn x.x.x. 阅读详情

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TensorRT基础

接口被用来定义模型。// bit shift,移位:y左移N位,相当于 y * 2^N// kEXPLICIT_BATCH(显性Batch)为0,1U << 0 = 1// static_cast:强制类型转换uint32_t接口接受配置参数,参数用按位标记的方式传入。比如上面激活,是通过将explicitBatch对应的配置位设置为1实现的。在新版本中,请使用而非其他任何创建的接口。

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