TensorRT_Win10上WSL实践篇

1、查看电脑的GPU是否支持TensorRT 这篇

Compute Capability，记得这个关键词

各个显卡算力查询：CUDA GPUs - Compute Capability | NVIDIA Developer

例如，我的笔记本 NVIDIAGeForce RTX 3070 Laptop GPU 显卡：8.6

公司服务器算力：

GeForce RTX 3090

8.6

工程：
煤流检测 yolov8 的分割模型

环境：

首先打开WSL

wsl -d Ubuntu-22.04

1. WSL升级WSL2（必做）

WSL v1不支持直接使用Windows的GPU，就算做了下面的所有步骤也没办法用，torch.cuda.is_available()会永远返回FALSE，所以一定要检查使用的WSL版本，打开Powershell或者命令提示符输入：

wsl -l -v

查看VERSION下的数字，如果是1要升级到2，具体步骤请参考：Lighten：WSL1升级为WSL2

2. 安装 pytorch，cuda，cudnn

首先

因为yolov8 好像支持最新的pytorch 2.0.0系列，那我安装最新的

pytorch 2.1.1，需要 CUDA 11.8

通过 conda search cudatoolkit --info 查询存在 CUDA 11.8 安装包，

再看一下conda提供的所有cudatoolkit 查看cudnn版本: &nb