你可以从NVIDIA的PyPI仓库中查找适合你的CUDA版本的TensorRT包。访问NVIDIA PyPI仓库。 根据你的CUDA版本选择相应的TensorRT包,例如tensorrt-cu11(针对CUDA 11.x)。 使用pip命令安装TensorRT: 你可以直接通过pip命令从NVIDIA的PyPI仓库安装TensorRT。首先,确保你有一个与TensorRT兼容的Python环境。 使用以下命令安装TensorRT...
dist-packages (from nvidia-cuda-runtime-cu11->nvidia-tensorrt) (0.34.2) Requirement already satisfied: setuptools in /usr/lib/python3/dist-packages (from nvidia-cuda-runtime-cu11->nvidia-tensorrt) (45.2.0) Installing collected packages: nvidia-tensorrt Successfully installed nvidia-tensorrt-8.4....
Downloading nvidia_cublas_cu11-11.11.3.6-py3-none-manylinux1_x86_64.whl (417.9 MB) ━━━ 417.9/417.9 MB 7.4 MB/s eta 0:00:00 Collecting nvidia-cufft-cu11==10.9.0.58 (from tensorflow[and-cuda]) Downloading nvidia_cufft_cu11-10.9.0.58-py3-none-manylinux1_x86_64.whl (168.4 MB) ━...
tf25 这个 conda 环境 库安装过程中,我先后执行了如下两个命令 pip3installtorch==1.8.1+cu111torchvision==0.9.1+cu111torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/torch_lts.html# 没有手动执行 uninstall 操作# CUDA 10.1condainstallpytorch==1.7.1torchvision==0.8.2torchaudio==0....
cuDNN7.6.x或8.0.x或8.5.xMindSpore GPU使用的深度神经网络加速库 Python3.9-3.11MindSpore的使用依赖Python环境 GCC7.3.0-9.4.0用于编译MindSpore的C++编译器 TensorRT7.2.2或8.4MindSpore使用的高性能深度学习推理SDK(可选,Serving推理需要) 下面给出第三方依赖的安装方法。
python==3.8; CUDA_Version==11.4; TensorRT-8.4.3.1.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.6.cudnn8.4; 默认nvidia_cudnn_cu11-8.5.0.96-2-py3-none-manylinux1_x86_64; 默认nvidia_cublas_cu11-11.10.3.66-py3-none-manylinux1_x86_64; cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.1.32; torch-1.13.1-cp38-cp38-manylinux...
自编译tensorflow: 1.python3.5,tensorflow1.12; 2.支持cuda10.0,cudnn7.3.1,TensorRT-5.0.2.6-cuda10.0-cudnn7.3; 3.支持mkl,无MPI; 软硬件硬件环境:Ubuntu16.04,GeForce GTX 1080 配置信息: hp@dla:~/work/ts_compile/tensorflow$ ./configure WARNING: --batch mode is deprecated. Please instead explicitly...
量化优化:采用 4 - bit/8 - bit 量化技术,可降低显存占用 30 - 50%。例如,在使用 DeepSeek 模型进行推理时,通过 4 - bit 量化,原本需要 16GB 显存的任务,可降低至 8GB - 11GB 左右,有效缓解显存压力。 推理框架:搭配 vLLM、TensorRT 等加速库,能够显著提升推理效率。以 vLLM 为例,其基于 Transformer ...
━━━ 410.6/410.6 MB 6.0 MB/s eta 0:00:00 Installing collected packages: nvidia-cuda-runtime-cu12, nvidia-cublas-cu12, nvidia-cudnn-cu12, tensorrt_libs Successfully installed nvidia-cublas-cu12-12.1.3.1 nvidia-cuda-runtime-cu12-12.1.105 nvidia-cudnn-cu12-8.9.1.23 tensorrt_libs-8.6.1...
Bug Description After installing the TensorRT with the pip wheel installation, which is among the dependencies listed in the installation guide, and then installing torch_tensorrt from the python package, I get an error when I import tor...