#解压得到TensorRT-5.0.2.6的文件夹,将里边的lib绝对路径添加到环境变量中exportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/lthpc/tensorrt_tar/TensorRT-5.0.2.6/lib 为了避免其它软件找不到 TensorRT 的库,建议把 TensorRT 的库和头文件添加到系统路径下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Tens...
安装TensorRT的python包,pip install tensorrt-8.0.1.6-cp37-none-linux_x86_64.whl(根据情况安装uff、onnx-graphsurgeon的whl包) 二、测试模型 1、设置TensorRT8的环境变量 export TRT_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/TensorRT-8.0.1.6/ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/TensorRT-8.0.1.6/targets/x86_64-linux...
首先是使用 Python API 直接搭建 TensorRT 网络,这种方法主要是利用 tensorrt.Builder 的 create_builder_config 和 create_network 功能,分别构建 config 和 network,前者用于设置网络的最大工作空间等参数,后者就是网络主体,需要对其逐层添加内容。此外,需要定义好输入和输出名称,将构建好的网络序列化,保存成本地文件。
tar -xzvf TensorRT-8.6.1.6.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.8.tar.gz# 解压文件# 将lib添加到环境变量里面vim ~/.bashrcexportLD_LIBRARY_PATH=$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...
安装Python版本的TensorRT:使用pip install命令安装TensorRT的Python版本。例如,pip install TensorRT-8.2.5.1/python/tensorrt-8.2.5.1-cp37-none-linuxx8664.whl。然后通过执行python -c ‘import tensorrt; print(tensorrt.__version)’来验证安装是否成功。 构建TensorRT模型:手动搭建模型或使用ONNX文件自动转换模型。
TensorRT是NVIDIA推出的一个高性能的深度学习推理框架,可以让深度学习模型在NVIDIA GPU上实现低延迟,高吞吐量的部署。TensorRT支持Caffe,TensorFlow,Mxnet,Pytorch等主流深度学习框架。TensorRT是一个C++库,并且提供了C++API和PythonAPI,主要在NVIDIA GPU进行高性能的推理(Inference)加速。
✨1 安装TensorRT 🎈1.1 下载 1️⃣TensorRT下载地址 一定要选择对应自己CUDA版本的,比如我的CUDA11.8 我选择了8.6,下载完成后,压缩到指定路径。 🍕1.2 配置 配置与cudnn安装类似: 将TensorRT-7.2.2.3\include中头文件copy到C:\Program Files\NVIDIA GPU ComputingToolkit\CUDA\v10.2\include ...
一、TensorRT简介 TensorRT是一个深度学习模型优化库,它可以将训练好的深度学习模型转化为TensorRT引擎,从而加速模型的推理速度。TensorRT通过一系列优化手段,如层融合、精度校准、内核自动调整等,实现了高效的模型推理。 二、TensorRT安装 环境准备 在安装TensorRT之前,需要确保已经安装了CUDA和cuDNN。CUDA是NVIDIA推出的并行...
2.2 安装调用Python API cd/path/to/TensorRT-7.0.0.11/python pip install 对应python版本的.whl文件 然后运行python解释器,看看能否import tensorrt。 3 篇外—Ubuntu下的环境变量设置 上面这些步骤包含很多环境变量的设置,但它们都是通过在shell中采用export命令进行设置,这样当我们重新打开一个shell后,这些设置就失效...