win10 vs2019 tensorrt7安装

本文详细介绍如何在Windows环境下安装TensorRT,包括所需依赖如NVIDIA驱动、CUDA和cuDNN等的准备,TensorRT的下载与配置步骤,以及如何通过示例验证安装是否成功。


一、tensorrt依赖

安装好nvidia驱动和cuda,cudnn和vs2019

二、安装

1.下载

下载与您使用的Windows版本匹配的TensorRT zip文件。
要与cuda进行严格的版本对应

2.配置

解压后进行配置
将TensorRT库文件添加到您的系统 路径。有两种方法可以完成此任务:
1、将<解压路径> / lib 添加入环境变量
2、从以下位置复制DLL文件 <安装路径> / lib到您的 CUDA安装目录,例如, C:\ Program Files \ NVIDIA GPU计算工具包\ CUDA \ vX.Y \ bin 里


3.测试

打开(sampleMNIST),并确认您能够构建并运行该示例。
如果要在自己的项目中使用TensorRT,请确保Visual Studio解决方案项目属性中存在以下内容:
<安装路径> / lib 已添加到您的 路径变量,位于VC ++目录>可执行目录下。
<安装路径> / include位于C / C ++ >常规>其他目录下。
nvinfer.lib 和其他lib 所需的文件位于“链接器” >“ 输入” >“其他依赖项”下

总结

官网写的很清楚
https://docs.nvid

<think>好的,我需要帮助用户找到在Windows 10上使用C++安装TensorRT 8.6的指南。首先,我查看了用户提供的参考引用,发现引用[1]和[2]都提到了TensorRT安装步骤,但主要是针对Windows 11和Ubuntu的。不过,用户询问的是Windows 10,不过Windows的安装步骤通常在不同版本之间差异不大,尤其是像TensorRT这样的软件。因此,我应该基于现有的引用内容,调整步骤以适应Windows 10的环境。 首先,用户需要确保系统满足先决条件。根据引用[1],需要安装CMake、配置C/C++环境,以及Visual Studio 2019。虽然引用中提到的是Visual Studio 2019,但用户可能已经安装了更高版本,比如2022,但需要确认兼容性。接下来是下载和解压TensorRT,这里需要注意版本匹配,用户需要TensorRT 8.6,而引用[2]提到的是8.6.1.6,因此应该推荐下载对应的版本。 然后,配置环境变量是关键步骤。用户需要将TensorRT的库路径添加到系统环境变量中,确保编译器和链接器能够找到必要的文件。引用[1]提到了这一点,所以应该详细说明如何添加bin、lib和include目录到Path中。 接下来是验证安装,用户可能需要创建一个简单的C++项目来测试TensorRT是否正常工作。这里需要指导用户配置Visual Studio的项目属性,包含正确的头文件和库目录,并链接必要的库文件。同时,编译和运行测试代码可以确认安装是否成功。 用户可能遇到的问题包括路径错误、版本不兼容或者缺少依赖项,比如CUDA和cuDNN。根据引用[2],CUDA和cuDNN需要与TensorRT版本配套,所以需要提醒用户检查这些依赖项的版本是否匹配。例如,TensorRT 8.6可能需要CUDA 11.x和cuDNN 8.x。 此外,用户可能对CMake的配置不太熟悉,引用[1]提到使用CMake,但示例中没有详细步骤。因此,可能需要补充如何在CMakeLists.txt中设置TensorRT的路径,确保项目能够正确生成。 最后,生成的相关问题需要考虑用户在安装过程中可能遇到的后续问题,比如性能优化、与其他框架的集成,或者常见错误的解决方法。这些问题可以帮助用户进一步应用TensorRT,解决实际开发中的挑战。</think>以下是在Windows 10上使用C++安装TensorRT 8.6的详细指南: ### 一、安装前准备 1. **安装Visual Studio 2019/2022** - 需选择"C++桌面开发"组件,包含MSVC编译器和Windows SDK[^1] - 验证安装:创建空C++项目能成功编译 2. **安装CUDA 11.x** - 需与TensorRT 8.6兼容(推荐CUDA 11.8) - 检查安装:命令行执行`nvcc --version` 3. **安装cuDNN 8.x** - 下载对应CUDA版本的cuDNN,将bin/include/lib文件复制到CUDA安装目录[^2] - 配置环境变量:`CUDA_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8` 4. **安装CMake 3.18+** - 官网下载Windows x64安装包,安装时勾选"Add to system PATH" ### 二、安装TensorRT 8.6 1. **下载TensorRT** - 从[NVIDIA开发者网站](https://developer.nvidia.com/tensorrt)下载: - TensorRT 8.6.1.6 Windows 10 zip包 - 配套的Windows 10 CUDA 11.x版TensorRT 2. **解压文件** ```powershell Expand-Archive TensorRT-8.6.1.6.Windows10.x86_64.cuda-11.8.zip -DestinationPath C:\TensorRT ``` 3. **配置环境变量** ```bat set PATH=%PATH%;C:\TensorRT\lib set TRT_LIBPATH=C:\TensorRT\lib set TRT_INCPATH=C:\TensorRT\include ``` ### 三、验证安装 1. **创建CMake项目** ```cmake cmake_minimum_required(VERSION 3.18) project(TensorRT_Test) find_package(CUDA REQUIRED) find_package(TensorRT REQUIRED) add_executable(trt_test main.cpp) target_link_libraries(trt_test ${TensorRT_LIBRARIES}) ``` 2. **测试代码(main.cpp)** ```cpp #include <NvInfer.h> int main() { nvinfer1::ILogger logger; nvinfer1::IBuilder* builder = nvinfer1::createInferBuilder(logger); if(builder) { builder->destroy(); return 0; // 安装成功 } return -1; // 安装失败 } ``` 3. **编译运行** ```powershell mkdir build && cd build cmake .. -G "Visual Studio 16 2019" -A x64 cmake --build . --config Release .\Release\trt_test.exe ``` ### 四、常见问题解决 1. **DLL加载失败** - 将`C:\TensorRT\lib`下的所有DLL复制到可执行文件目录 2. **CUDA版本不匹配** ```bat :: 检查CUDA与TensorRT兼容性 nvidia-smi # 显示驱动支持的最高CUDA版本 ``` 3. **MSVC编译器问题** - 在Visual Studio Installer中确认已安装"MSVC v142"工具集
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