【最简教程:windows python环境安装最新版TensorRT-10.7.0.23】

最简教程:windows python环境安装最新版TensorRT-10.7.0.23

1. 下载并解压

下载地址,选择合适的版本下载,注意benifit安装的cuda版本需符合要求。

在这里插入图片描述

2. 根据官方说明文档进行安装

2.1 进入对应版本的官方文档

进入1. Documentation Archives选择对应版本的说明文档,跳转过去后选择installation guide

在这里插入图片描述

选择zip file 方式安装
在这里插入图片描述

下面开始真正的安装步骤,其实就是根据官方文档来的,不想自己翻官方文档的,总结下安装其实分为以下三步:

2.2 将 TensorRT 库文件添加到PATH

D:\software\TensorRT-10.7.0.23\lib添加至系统环境变量path。重启使环境变量添加生效。

2.3 安装whl

D:\software\TensorRT-10.7.0.23\python中安装相应版本的 TensorRT Python wheel 文件,作者的python是3.9版本 ,故选择tensorrt-10.7.0-cp39-none-win_amd64.whl版本进行安装。
在这里插入图片描述

pip install D:\software\TensorRT-10.7.0.23\python\tensorrt-10.7.0-cp39-none-win_amd64.whl

2.4 验证

激活环境,可以正确输出版本则成功。

import tensorrt as trt
print(trt.__version__)
要在 Python 环境安装 TensorRT 库,可以按照以下方法进行操作。以下是详细的说明和步骤: ### 1. 下载适合的 TensorRT Wheel 文件 TensorRTPython 接口通常以预编译的 `.whl` 文件形式发布。这些文件针对不同的操作系统、Python 版本和硬件架构进行了优化。例如,在 Windows 上运行 Python 3.9 并使用 AMD64 架构的情况下,可以选择 `tensorrt-10.7.0-cp39-none-win_amd64.whl` 这样的轮子文件[^1]。 下载地址可以从 NVIDIA 官方网站或者本地存储路径找到。假设已将文件保存到目录 `D:\software\TensorRT-10.7.0.23\python` 中,则可以直接指向该位置来完成安装。 ### 2. 使用 Pip 工具安装 TensorRT 一旦获得了正确的 `.whl` 文件,就可以利用 pip 命令将其安装到当前活跃的 Python 环境里: ```bash pip install D:\software\TensorRT-10.7.0.23\python\tensorrt-10.7.0-cp39-none-win_amd64.whl ``` 这条指令会解析并部署指定的 wheel 包,从而让 Python 可以调用 TensorRT 提供的各种 API 功能。 ### 3. 验证安装是否成功 为了确保 TensorRT 成功集成到了您的 Python 开发环境中,可以通过单的测试脚本来验证其可用性。比如加载模块并打印版本号: ```python import tensorrt as trt print(f'TensorRT version installed: {trt.__version__}') ``` 如果一切正常,您应该能看到类似于这样的输出结果:“TensorRT version installed: 10.7.0”。 ### 4. 处理额外依赖关系 (如 Torch2TRT) 某些高级应用可能还需要其他扩展库的支持,例如 `torch2trt`,它可以加速 PyTorch 模型向 TensorRT 的转换过程。需要注意的是,不同版本间的匹配非常重要——特别是当涉及较新的 TensorRT 发布时(>8.x),应当选用相适应的新版 `torch2trt` 才能避免潜在错误发生[^2]。 对于这种情况下的具体解决办法包括但不限于升级至新的 `torch2trt` 版本(>=0.4.0)。同样地,可通过 pip 实现这一目标: ```bash pip install git+https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/torch2trt.git@master --upgrade ``` --- ### 注意事项 - **环境一致性**:始终保证所选组件之间保持一致性和兼容性。例如,Python 解释器版本应与选定的 TensorRT .whl 文件严格对应。 - **权限管理**:在企业级服务器或其他受限场景下执行上述命令前,请先确认拥有足够的写入权限;必要时可附加管理员标志 (`sudo`) 或者切换至用户空间模式运行。 - **网络稳定性**:由于部分资源托管于外部仓库,因此良好的互联网连接也是顺利完成整个流程的关键因素之一。
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