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
importtensorrtastrtprint("TensorRT version: {}".format(trt.__version__)) 1. 2. 3. 上述代码中,我们首先导入了tensorrt模块,然后使用trt.__version__获取TensorRT的版本信息,并打印出来。 完整示例代码 以下是一个完整的示例代码,演示如何查看当前安装的TensorRT版本: importtensorrtastrtdefget_tensorrt_version...
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版本。下面是一个简单的Python脚本示例: importtensorrtastrtprint("TensorRT version: {}".format(trt.__version__)) 1. 2. 3. 在上面的代码中,我们首先导入tensorrt库,然...
cp -r ./include/* /usr/local/cuda/include/# 安装python的包cdTensorRT-8.6.1.6/python pip install tensorrt-xxx-none-linux_x86_64.whl 下载成功后验证: # 验证是否安装成功:python >>>import tensorrt >>>print(tensorrt.__version__)>>>assert tensorrt.Builder(tensorrt.Logger()) 如果没有报错说明安...
使用TensorRT + Python的部署方式按照YOLOv5官方所提供的用例就没什么问题。 流程也是比较固定:先将pt模型转为onnx,再将onnx模型转为engine,所以在执行export.py时要将onnx、engine给到include。 PT模型转换为ONNX模型 python path/to/export.py --weights yolov5s.pt --include torchscript onnx coreml saved...
TensorRT Python API允许您使用Python脚本直接调用TensorRT的功能。您可以通过pip安装TensorRT: pip install tensorrt 二、YOLOv5模型转换 如果您还没有将YOLOv5模型转换为ONNX格式,可以使用PyTorch的ONNX导出功能进行转换。这里假设您已经有了一个训练好的YOLOv5模型。 import torch import torch.onnx # 加载YOLOv5模型...
作者| makcoootensorrt踩坑日记(python pytorch 转 onnx 推理加速)简单说明一下pytorch转onnx的意义。在pytorch训练出一个深度学习模型后,需要在TensorRT或者openvino部署,这时需要先把Pytorch模型转换到onnx…
TensorRT Version: 8.6.1 GPU Type: A6000 Nvidia Driver Version: CUDA Version: V11.2.152 CUDNN Version: Operating System + Version: Ubuntu 20.04 Python Version (if applicable): 3.8.13 TensorFlow Version (if applicable): PyTorch Version (if applicable): ...
class tensorrt.IRNNv2Layer An RNN layer in an INetworkDefinition , version 2 Variables num_layers –int The layer count of the RNN. hidden_size –int The hidden size of the RNN. max_seq_length –int The maximum sequence length of the RNN data_length –int The length of the data ...
在进入 Python 环境后,可以使用以下代码来查看 TensorRT 的版本信息。键入以下代码: importtensorrtastrt# 导入 TensorRT 库# 获取 TensorRT 版本信息version=trt.__version__# 从 TensorRT 模块中获取版本号print(f'TensorRT version:{version}')# 打印版本号 ...