要查看TensorRT的版本,在Python环境中,你可以通过以下几种方法: 方法一:使用 pip show 命令 打开终端或命令提示符: 确保你已经打开了命令行界面。 输入命令: bash pip show tensorrt 查看输出结果: 命令执行后,会输出TensorRT包的详细信息,其中包括Version字段,该字段即为TensorRT的版本号。 方法二:通过Python脚本...
tar -xzvf TensorRT-8.6.1.6.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.8.tar.gz# 解压文件# 将lib添加到环境变量里面vim ~/.bashrcexportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:./TensorRT-8.6.1.6/libsource~/.bashrc# 或 直接将 TensorRT-8.6.1.6/lib /include 添加到 cuda/lib64 /include 里面cp -r ./lib/* /usr/lo...
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TensorRT在Python中的安装及使用方法 安装方法：使用pip安装：可以尝试使用pip install tensorrt进行安装，但这种方法可能受限于系统环境和依赖关系，不一定总是成功。下载安装包进行安装：Windows系统：推荐下载与本机NVIDIA驱动、CUDA版本、cuDNN版本匹配的TensorRT zip安装包，并按照相关教程进行安装。Ubuntu系统...
首先,我们需要在系统中安装TensorRT。TensorRT的安装通常是通过NVIDIA的官方网站下载安装包并按照官方文档进行安装的。安装完成后,我们就可以使用Python来查看已安装的TensorRT版本了。 使用Python查看TensorRT版本 我们可以通过Python的import语句来导入tensorrt库,然后使用该库中的__version__属性来查看当前系统中安装的TensorRT...
总的来说,对于追求极致性能的场景,使用TensorRT C++版本更合适。而对于快速原型开发或者与Python生态更好集成的场景,使用TensorRT Python版本会更方便。 具体差异主要体现在: 吞吐量:C++版本通常能提供更高的吞吐量。 延迟:C++版本通常能提供更低的延迟。
1、使用 pip install 进行安装；2、下载 tar、zip、deb 文件进行安装;3、使用docker容器进行安装： TensorRT Container Release Notes Windows系统 首先选择和本机nVidia驱动、cuda版本、cudnn版本匹配的Tensorrt版本。我使用的：cuda版本：11.4；cudnn版本：11.4 建议下载 zip 进行Tensorrt的安装，参考的...
TensorRT安装(python使用) 前段时间做项目在部署阶段用到了TensorRT,这里简单记录一下安装的整个过程,还有简单的使用。 安装 去官网的下载页面找到自己想要的版本(需要注册一个nvidia账户): NVIDIA TensorRT Download NVIDIA TensorRT Download 这里我选的CUDA11.8的版本,点击下载tar文件,然后开始安装:...
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