pipinstallpycuda 1. 2. 步骤三:测试TensorRT Python 现在,我们可以编写一个简单的Python脚本来测试TensorRT Python的安装情况。以下是一个使用TensorRT对MNIST手写数字识别模型进行推理的示例代码: importtensorrtastrtimportpycuda.driverascudaimportpycuda.autoinitimportnumpyasnp# 创建一个TensorRT的执行引擎defbuild_eng...
安装:TensorRT 下载TensorRT 安装TensorRT 测试TensorRT 参考文档 版本配置(非常重要!!!) CUDA==10.2 cuDNN==7.6.5 python==3.7 TensorRT==7.0 安装:CUDA+cuDNN(安装步骤跳过) 检查CUDA版本 cat /usr/local/cuda/version.txt CUDA版本:10.2 检查cuDNN版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h |grep -B4 CU...
&&&& PASSED TensorRT.sample_mnist [TensorRT v8201] # ./sample_mnist 然后是当前conda环境中安装tensorrt,后两个暂时未用到,但一起安装了吧 cd ~/TensorRT-8.2.1.8/python pip install pip install tensorrt-8.2.1.8-cp39-none-linux_x86_64.whl cd ~/TensorRT-8.2.1.8/uff pip install pip install uff-...
$ pip install tensorrt 1. 安装完成后,我们就可以在Python中调用TensorRT进行推理了。 2. 使用TensorRT进行推理 在安装好TensorRT后,我们可以使用Python调用TensorRT进行推理。下面是一个简单的示例,演示了如何加载一个TensorRT模型,并进行推理: importtensorrtastrt# 加载TensorRT引擎defload_engine():TRT_LOGGER=trt.Lo...
5. 验证TensorRT安装成功 安装完成后,你需要配置环境变量,将TensorRT的库路径添加到LD_LIBRARY_PATH中。然后,你可以使用Python来验证TensorRT是否安装成功。 以下是配置环境变量和使用Python验证TensorRT安装的示例: bash # 配置环境变量(将TensorRT的库路径添加到LD_LIBRARY_PATH中) export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/...
安装uff部分 cd uffsudo pip3 install uff-0.4.0-py2.py3-none-any.whl 这里对python版本的要求就很宽松,python2/3都可以。 修改配置文件.bashrc export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/home/gh/gh4ai/TensorRT-4.0.1.6/lib:$LD_LIBRARY_PATH ...
简介:LINUX安装TensorRT及特别注意事项 柳鲲鹏 python安装,参考其他文章。注意,TensorRT4对应的版本号是3.5,高了低了都有可能安装不了。 这个在TensorRT的python目录下,可以看到包含有cpXX的whl文件,就是对用的python版本号。 下载 解压 tar xvf TensorRT-4.0.1.6.Ubuntu-16.04.4.x86_64-gnu.cuda-9.2.cudnn7.1.tar...
Linux系统下安装TensorRT的详细图文指南，确保安装过程一帆风顺。首先，版本配置至关重要。确保已正确安装CUDA和cuDNN，这为后续TensorRT的安装奠定了坚实基础。检查CUDA版本和cuDNN版本，以确认兼容性。在确保CUDA和cuDNN安装无误后，紧接着进行Python和PyTorch的安装。Python环境需稳定，PyTorch版本应与TensorRT...
TensorRT-3.x.x/python pip installtensorrt-3.0.4-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl 但是在安装pycuda时会遇到cuda.h文件找不到的问题 究其原因是...,deepstream环境依赖如下: 其他的都好办,唯有TensorRT3.0安装起来比较麻烦。虽然有安装说明,但却遇到以下问题下载 ...
详见我之前的文章“Linux(Ubuntu18.04)安装Anaconda3” 1. 建立一个新环境 在Terminal中输入如下命令(我给环境起名叫tf20) $ conda create -n tf20 python=3.7 2. 激活此环境 $ conda activate tf20 3. 从清华源高速安装TensorFlow $ pip install tensorflow-gpu==2.1.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu...