#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=$LD_LIBRARY_PATH:/home/lthpc/tensorrt_tar/TensorRT-5.0.2.6/lib 为了避免其它软件找不到 TensorRT 的库,建议把 TensorRT 的库和头文件添加到系统路径下 代码语言:javascript 复制 # TensorRT路径下 sudo cp-r./lib...
一、TensorRT安装 依赖安装 在安装TensorRT之前,需要确保系统中已经安装了NVIDIA的GPU驱动、CUDA和cuDNN。这些依赖可以通过NVIDIA的官方网站下载并安装。 下载TensorRT 访问NVIDIA的官方网站,下载与您的CUDA版本兼容的TensorRT安装包。 安装TensorRT 解压安装包,并按照官方文档的指引进行安装。一般来说,安装过程包括运行安装脚...
TensorRT安装及使用教程_ZONGXP的博客-CSDN博客_tensorrtblog.csdn.net/zong596568821xp/article/details/86077553 将压缩包放入指定路径,解压: tar xzvf TensorRT-5.0.2.6.Ubuntu-16.04.4.x86_64-gnu.cuda-9.0.cudnn7.3.tar 添加至环境变量: export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/lthpc/tensorrt_tar...
需要注意的是:该转化过程只支持在x86平台上实现,如果想在TX2等嵌入式平台上使用tensorrt,需要先在x86平台上将pb模型转化为uff文件,然后再拷贝到TX2上使用 3.4 运行文件 运行sample.py文件,得到如下输出,表明可完整的使用tensorrt 参考文章 通过pytorch搭建卷积神经网络完成手写识别任务,并将训练好的模型以多种方式部署到...
TensorRT安装及使用教程 TensorRT安装及使⽤教程 参考：1 什么是TensorRT ⼀般的深度学习项⽬，训练时为了加快速度，会使⽤多 GPU 分布式训练。但在部署推理时，为了降低成本，往往使⽤单个 GPU 机器甚⾄嵌⼊式平台（⽐如 NVIDIA Jetson）进⾏部署，部署端也要有与训练时相同的深度学习环境，如 caffe...
需安装有tensorflow,uff模块需要 2.2 安装pycuda 如果要使用python接口的tensorrt,则需要安装pycuda 2.3 下载安装包 进入下载链接https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download 点击Download Now(需要登录英伟达账号,没有的注册一个) 选择下载的版本(最新TensorRT5) ...
3.4 运行文件 运行sample.py文件,得到如下输出,表明可完整的使用tensorrt 参考文章 https://github.com/GuanLianzheng/pytorch_to_TensorRT5 TensorRT之TX2部署TensorFlow目标检测模型 TensorRT安装及使用教程 https://arleyzhang.github.io/articles/7f4b25ce/
===为了避免安装时各种问题,我们也可以使用deb包的方式安装,即在2.3步骤中选择自己系统对应的版本,然后使用如下指令安装 # 首先根据自己下载的版本填写os和tag变量 # 我下载的版本是 nv-tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda10.2-trt7.0.0.11-ga-20191216_1-1_amd64.deb # 得到如下值 os=”ubuntu1804″ tag=”cuda...