pip安装指定版本组件

pip install --upgrade keras==2.1.0 升级到指定版本

pip install  keras==2.1.0 安装指定版本

### 如何使用 `pip` 安装指定版本的 TensorRT 要通过 `pip` 安装特定版本的 TensorRT,可以按照以下方法操作: #### 方法一:直接安装 `.whl` 文件 如果已经获取到对应版本的 `.whl` 文件(例如 `tensorrt-6.0.1.5-cp36-none-linux_x86_64.whl`),可以直接通过本地路径或者 URL 进行安装[^1]。 ```bash pip install /path/to/tensorrt-6.0.1.5-cp36-none-linux_x86_64.whl ``` #### 方法二:从 NVIDIA 的 PyPI 镜像源安装 NVIDIA 提供了一个私有的 PyPI 仓库地址 (`https://pypi.nvidia.com`) 来托管不同版本的 TensorRT 软件包。可以通过指定 `-i` 参数指向该镜像源并安装所需版本[^3]。 例如,安装 `TensorRT-CU11` 版本号为 `10.1.0` 的软件包: ```bash pip install tensorrt-cu11==10.1.0 -i https://pypi.nvidia.com ``` 注意,在此命令中明确了具体的版本号以及索引源地址。 #### 方法三:安装精简版或调度版 TensorRT 组件 对于仅需运行预构建兼容引擎的情况,可以选择安装更轻量化的组件包,比如 `tensorrt-lean-cu11` 或者 `tensorrt-dispatch-cu11`[^4]。 以下是具体指令: ```bash # 安装精简版 TensorRT (适用于 CU11 平台) pip install tensorrt-lean-cu11 -i https://pypi.nvidia.com # 安装调度版 TensorRT (同样针对 CU11 平台) pip install tensorrt-dispatch-cu11 -i https://pypi.nvidia.com ``` #### 卸载现有 TensorRT 包 在某些情况下可能需要先移除已存在的 TensorRT 包再重新安装版本。这一步骤尤其重要当切换至不同的 CUDA 工具链环境时[^2]。 激活目标 Conda 环境后执行如下命令完成卸载过程: ```bash conda activate myenv pip uninstall tensorrt ``` 以上即为利用 `pip` 实现定制化 TensorRT 库部署的方式说明。 ---
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