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操作系统Conda: 已安装CUDA: 11.5cuDNN: 8.9.5PyTorch: Conda 安装TensorRT: 8.4.3.1其他依赖torch2trtpycuda通过本文档，你可以在 Ubuntu 系统上成功安装并配置 TensorRT，确保其与 Conda 环境中的 PyTorch 及相关依赖（CUDA、cuDNN）兼容。最终，你可以使用torch2trt将复杂的 PyTorch 模型（如 X3D-M）转换为高效的 TensorRT 引擎，并进行推理加速。关键步骤回顾。