TensorRT的安装：一步一步教会你如何安装TensorRT

已于 2025-02-05 20:11:26 修改
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分类专栏： 人工智能与机器学习教程 Python实战教程 文章标签： 人工智能 tensorflow python 机器学习 深度学习
于 2023-08-10 21:31:54 首次发布
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这篇博客详细介绍了如何安装TensorRT，包括先决条件CUDA和CUDNN的安装，以及TensorRT的下载与环境变量配置。通过验证安装，确保CUDA、CUDNN和TensorRT正确安装并能有效加速深度学习推理。

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TensorRT的安装：一步一步教会你如何安装TensorRT

TensorRT的安装：一步一步教会你如何安装TensorRT

TensorRT（Tensor Runtime）是由NVIDIA开发的一个用于深度学习推理（inference）优化的库，它可以在NVIDIA的GPU上加速神经网络模型的推理过程，从而提高模型的性能和效率。本文将介绍如何安装TensorRT并开始使用它来优化深度学习模型的推理。

要使用TensorRT，首先需要安装NVIDIA的CUDA和cuDNN库，并根据NVIDIA官方文档安装TensorRT。

题外话：CUDA和CUDNN的安装：

这一部分，您可以参考下文或者其他更详细的博文，比如这一篇博客

一：安装显卡驱动

在安装CUDA和CUDNN之前，首先需要确保你的显卡驱动已经正确安装。你可以通过NVIDIA官网或NVIDIA GeForce Experience工具来获取并安装最新的显卡驱动程序。

二：安装CUDA

  1. 下载CUDA Toolkit࿱

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TensorRT（NVIDIA TensorRT）是 NVIDIA 提供的一款高性能深度学习部署推理优化库，专门用于加速在 NVIDIA GPU 上运行的深度学习模型。它提供了一系列优化手段，如运算融合（Layer Fusion）、精度校准（Precision Calibration）、张量优化（Tensor Optimization）等，能够显著提升模型推理速度，并降低延迟。
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TensorRT安装以及相关配置 看到很多tensorrt安装教程有一些问题,所以我安装完后写这篇记录并分享一下. 1.下载tar包 TensorRT官方API提供了四种安装方式，建议下载tar包进行安装。下载地址https://developer.nvidia.com/tensorrt 2. 安装TensorRT 2.1 解压 tar xzvf TensorRT-6.0.1.5..-gnu.cuda-10.1.cudnn7.x.tar.gz 2.2 添加环境变量 $ vim ~/.bashrc # 打开环境变量文件 # 将下面三个环境变量写入环境变量文件并保存 export LD_LIBR
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tensorrt 安装
07-30
TensorRT的安装有多种方式可供选择，包括使用Debian或RPM软件包、tar文件或zip文件。如果选择使用tar文件进行安装，可以将TensorRT安装到新位置，并支持多个用例，包括完整安装TensorRT 6.x.x和7.x.x版本。在使用tar文件安装时，需要注意以下几点：[1][2] 1. 如果打算让新版本的TensorRT替换旧版本，请在验证新版本后删除旧版本。 2. 如果之前安装的版本来自Debian软件包的系统，请注意tar文件安装不会删除以前安装的软件包。如果不需要并行安装，建议删除以前安装的libnvinfer6、libnvinferdev和libnvinfersamples包以避免混淆。 3. tar文件安装提供了更大的灵活性，例如同时安装多个版本的TensorRT。但是，需要确保已经安装了必要的依赖项，并且必须自己管理LD_LIBRARY_PATH。 另外，根据您的Python环境，您还可以通过pip命令安装与您的Python环境对应的TensorRT包。例如，如果您的Python环境是Python 3.7，可以使用以下命令安装TensorRT 8.4.3.1版本的Python包：[3] ``` cd TensorRT-8.4.3.1/python pip install tensorrt-8.4.3.1-cp37-none-linux_x86_64.whl ``` 这样就可以将TensorRT安装到您的Python环境中了。
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