【亲测有效】一招解决Windows下TensorRT报错：Unable to load library: nvinfer_builder_resource.dll

摘要: 本文旨在解决Windows环境下，使用zip包方式安装TensorRT后，因找不到nvinfer_builder_resource.dll而导致的初始化失败问题。即便已将TensorRT的lib目录正确添加到系统环境变量Path中，该错误依然存在。文章通过分析错误根源，提供了一个简单直接且经过验证的解决方案——将缺失的DLL文件复制到项目根目录，帮助开发者快速扫清环境配置障碍，顺利运行TensorRT。

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一、问题背景与现象

在Windows系统上，当我们通过官方zip包的方式安装和配置TensorRT后，在通过Python进行环境验证时，可能会遇到一个棘手的初始化问题。

执行如下的测试代码：

import tensorrt

# 打印版本号
print(f'TensorRT Version: {tensorrt.__version__}')

# 初始化Builder，测试环境是否可用
assert tensorrt.Builder(tensorrt.Logger())

程序可能会突然中断，并抛出以下错误：

[10/03/2025-17:19:21] [TRT] [E] 6: [libLoader.h::nvinfer1::rt::DynamicLibrary::DynamicLibrary::54] Error Code 6: Internal Error (Unable to load library: nvinfer_builder_resource.dll)
Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 1, in <module>
TypeError: pybind11::init(): factory function returned nullptr

二、错误分析：为何添加了PATH依然无效？

从报错信息来看，核心问题是程序在运行时无法加载nvinfer_builder_resource.dll这个动态链接库文件。

通常，我们的第一反应是检查该文件是否存在，以及其所在路径是否已添加到系统环境变量PATH中。

文件存在确认：
我们打开TensorRT的安装目录，进入lib文件夹，可以明确看到nvinfer_builder_resource.dll文件静静地躺在那里。
环境变量检查：
我们也确认已将TensorRT的lib目录（例如：D:\software\TensorRT-8.5.2.2\lib）添加到了系统的PATH环境变量中，并且重启了IDE或终端。

然而，即便以上两步都操作无误，错误依旧。这说明，在某些情况下，Python或TensorRT的加载机制并没有完全遵循我们预期的PATH搜索路径，导致了“视而不见”的尴尬局面。

三、解决方案：简单直接，一步到位

既然让程序自己去找很困难，那我们就把文件直接送到它“嘴边”。

解决方法非常简单： 将nvinfer_builder_resource.dll文件从TensorRT的lib目录中复制出来，直接粘贴到您当前要运行的Python项目的根目录下（即与您的.py启动脚本放在同一级或项目的顶层目录）。

将DLL文件复制到项目根目录

这种方法利用了Windows系统加载动态链接库（DLL）时的默认搜索顺序——程序会优先搜索应用程序自身所在的目录。通过将DLL文件放在项目根目录，我们确保了程序在启动时能够第一时间找到它，从而绕开了复杂的PATH环境变量问题。

四、结果验证

完成上述文件复制操作后，我们无需做任何其他修改，再次运行之前的验证代码。

import tensorrt

print('TensorRT 版本:', tensorrt.__version__)
assert tensorrt.Builder(tensorrt.Logger()), 'TensorRT 初始化失败！'

此时，可以看到程序正常输出了TensorRT的版本号，并且没有再出现任何报错，证明TensorRT环境已成功初始化！

在这里插入图片描述

希望这个简单的方法能帮助您快速解决在Windows上配置TensorRT时遇到的dll加载问题。