win10 wsl2 cuda opencv tensorrt安装与clion pycharm环境配置(二)

win10 wsl2 cuda opencv tensorrt 安装与vscode pycharm环境配置(二)

四 tensorRT安装

tensorRT的安装简单,实际上就是指定下搜寻路径
从官网找到适合自己的版本. 这里我使用8.5.1版本
https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download
在这里插入图片描述

#解压tar包
tar -xzvf TensorRT-8.5.1.7.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.8.cudnn8.6.tar.gz
# 将解压后的包移动到自己喜欢的位置,这里我移动到/usr目录下
mv TensorRT-8.5.1.7 /usr/local

添加环境变量

vim ~/.bashrc

# 以下两句添加到bashrc文件末尾
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/TensorRT-8.5.1.7/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export LIBRARY_PATH=/usr/local/TensorRT-8.5.1.7/lib:$LIBRARY_PATH

source ~/.bashrc

最后验证tensorRT安装是否正确

 cd /usr/local/TensorRT-8.5.1.7/samples/sampleOnnxMNIST
 make
../../bin/sample_onnx_mnist

出现PASSED才算安装成功. 第一次装的TensorRT-8.4.1.5版本,显示FAILED, 在加速代码中能运行,但怎样也得不出正确结果.大概率是cuda-11.6与TensorRT-8.4.1.5不兼容.
在这里插入图片描述

TensorRT的使用有很多坑,参考我的另一篇使用踩坑记录https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42479327/article/details/128895969

五 opencv编译安装

首先更新必要的依赖包, 如果少部分依赖包装失败, 不影响使用.

apt-get install build-essential -y

apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev -y

apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libdc1394-22-dev -y

新建文件夹install, 进入install再新建build文件夹.
自行下载opencv-4.5.3和opencv_contrib-4.5.3, 他们的相对位置关系如下:
在这里插入图片描述

========================================================================
在这里插入图片描述
在opencv文件夹的.cache. 存放的是编译过程中下载的各种依赖文件. 国内下载龟速, 很多还失败. 这里我直接整理好了.直接替换即可
https://github.com/yblir/packages/tree/main

之后在build文件夹执行以下命令. 在下面cmake命令中,注意DCUDA_ARCH_BIN=6.1,要根据自己显卡架构填写,如果数值与自身显卡架构不匹配, opencv可以编译安装成功, 但运行cuda相关时会出错.如 (0217:Gpu API call) no kernel image is available for execution on the device in function…
在这里插入图片描述

注意最后opencv-4.5.3的路径也要改成自己的. 确保gcc,g++版本不大于9.x, 不然会编译失败

cmake   -DCMAKE_BUILD=Release \
		-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
		-DBUILD_ZLIB=ON \
		-DBUILD_JPEG=ON \
		-DBUILD_JASPER=ON \
		-DBUILD_WEBP=ON \
		-DBUILD_PNG=ON \
		-DBUILD_TIFF=ON \
		-DBUILD_OPENEXR=ON \
		-DBUILD_TBB=ON \
		-DBUILD_opencv_python2=OFF \
		-DBUILD_opencv_python3=ON \
		-DBUILD_JAVA=OFF \
		-DWITH_TBB=ON \
		-DWITH_CUDA=ON \
		-D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \
        -D CUDA_nppicom_LIBRARY=stdc++ \
		-DWITH_NVCUVID=ON \
		-DWITH_CUBLAS=ON \
		-DWITH_CUFFT=ON \
		-DWITH_CUDNN=ON \
		-DCUDA_ARCH_BIN=6.1 \
		-DCUDA_FAST_MATH=ON \
		-DWITH_FREETYPE=ON \
		-DWITH_FFMPEG=ON \
		-DWITH_V4L=ON \
		-DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=YES \
		-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/install/opencv-4.5.3/opencv_contrib-4.5.3/modules \
		/home/install/opencv-4.5.3

之后依次执行以下命令:

make -j8
make install
#  ldconfig命令的作用主要是在默认搜寻目录/lib和/usr/lib以及动态库配置文件/etc/ld.so.conf内所列的目录下,搜索出可共享的动态链接库
ldconfig

如果安装出问题,下面这位老兄的博客总结的很全面了
https://blog.youkuaiyun.com/ourkix/article/details/103471931