把CUDA和NVIDIA驱动卸载干净,并安装tensorrt

本文介绍了如何完全卸载CUDA和NVIDIA驱动,并详细阐述了在Ubuntu系统中如何将TensorRT安装到PyTorch虚拟环境中,以解决在默认安装路径下无法在虚拟环境中导入TensorRT的问题。参照提供的资源链接,可以按照步骤进行操作。

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卸载cuda:
cd /usr/local/cuda/bin/
sudo ./uninstall_cuda_10.0.pl
cd /usr/local/
sudo rm -r cuda-10.0/

卸载驱动:

cd /usr/bin/
./nvidia-uninstall

或者

sudo apt-get --purge remove nvidia*

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安装Tensorrt:

sudo dpkg -i nv-tensorrt-repo-ubuntu1x04-cudax.x-trt5.x.x.x-ga-yyyymmdd_1-1_amd64.deb是把tensorrt安装在home下面,但是在pytorch虚拟环境里面没办法import tensorrt。

把tensorrt安装在pytorch虚拟环境下面:

登录NVIDIA官网NVIDIA TensorRT | NVIDIA Developer,然后下载tar.gz压缩包,并解压到home目录,再在虚拟环境里面安装

(pytorch-yolov5) yinshaohui@sysadmin-System-Product-Name:~/TensorRT-7.0.0.11/python$ pip install tensorrt-7.0.0.11-cp37-none-linux_x86_64.whl

参考:

### 安装卸载EB版TensorRT #### 安装过程 为了在Ubuntu上成功安装EB版TensorRT,需先确保系统的环境已经适配好相应的CUDA版本。对于不同版本的Ubuntu操作系统,推荐使用的CUDA版本有所不同。例如,在Ubuntu 16.04环境下建议搭配使用CUDA 9.0以获得更好的兼容性[^1]。 首先,需要移除旧有的NVIDIA驱动程序: ```bash sudo apt-get remove --purge nvidia-* ``` 接着,按照官方指南准备必要的依赖项设置Python开发环境: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get install -y build-essential ubuntu-drivers-common net-tools python3 python-is-python3 python3-pip pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 完成上述准备工作之后,可以继续进行TensorRT EB版的具体安装操作。通常情况下,这涉及到下载适合当前Linux发行版架构(如x86_64)以及对应CUDA版本的预编译二进制文件,依照文档指示执行安装命令。具体步骤如下所示: 1. 访问[NVIDIA TensorRT官方网站](https://developer.nvidia.com/tensorrt),注册账号后登录; 2. 寻找适用于目标平台(即Ubuntu Linux)且匹配所需CUDA版本的TensorRT软件包; 3. 下载完成后解压该压缩包到指定目录; 4. 执行安装脚本或手动复制库文件至系统路径内; 注意:由于TensorRT属于商业产品的一部分,因此获取其完整功能可能需要有效的许可证密钥。 #### 卸载过程 当不再需要使用TensorRT时,则可以通过以下方式来彻底清除它及其关联组件: 1. 停止任何正在运行的应用程序服务,这些应用可能是基于TensorRT构建的; 2. 删除之前通过安装过程中创建的所有链接环境变量定义; 3. 使用`dpkg`或者`apt`工具删除已知的相关软件包: ```bash sudo dpkg --remove tensorrt-package-name ``` 4. 清理残留的数据,比如配置文件夹、日志记录等; 5. 如果有必要的话,重新启动计算机使更改生效。 以上就是关于如何在Ubuntu平台上安装卸载EB版TensorRT的大致流程介绍。
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