TensorRT环境配置（2023完整版）

配置TensorRT环境指南
原创 已于 2023-03-13 13:11:03 修改 · 2.6k 阅读 · 11 ·
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#python #linux #ubuntu #人工智能 #深度学习

于 2023-03-13 13:08:06 首次发布
配置TensorRT环境需要按照特定顺序安装NVIDIA驱动、CUDA、CUDNN，然后下载并安装TensorRT，最后配置Python环境和相关依赖。通过`nvidia-smi`命令检查版本，并从官方渠道下载兼容的CUDNN和TensorRT版本。安装完成后，可以使用YOLO的export脚本验证设置是否成功。

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
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