进入cudnn installation官网Installation GuideInstallation Guide 选择installing on linux,阅读下需求,根据步骤安装相关的包,很多已经安装。 下拉找到tar包安装步骤,进入放置文件的Package包即可cd package,解压并按照步骤执行即可,拷贝相关文件到cuda中 进入cd /usr/local/cuda/lib64, 查看ll libcudnn*即可。也可进入inc...
TensorRT C++模型部署系列1-Linux环境配置安装TensorRT保姆级教程导读TensorRT是可以在NVIDIA各种GPU硬件平台下运行的一个模型推理框架,支持C++和Python推理。即我们利用Pytorch,Tensorflow或者其它框架训练好的…
为了配置TensorRT环境,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 检查系统要求和软件依赖 TensorRT对系统有一定的要求,你需要确保你的系统满足这些要求。通常,TensorRT支持多种操作系统,包括Linux和Windows。同时,你还需要确保你的系统安装了NVIDIA GPU驱动程序和CUDA Toolkit。 2. 下载并安装TensorRT 你可以从NVIDIA官方网站下载对应...
其次，下载CUDA 3.1，例如11.7，从CUDA Toolkit Archive获取并安装到/usr/local/。运行安装脚本，仅选择Toolkit包，创建软链接指向新版本，安装后检查nvcc的输出。然后，下载cuDNN 4.1，对应CUDA 3.1版本，解压至Package文件夹。根据cuDNN官方安装指南进行Linux安装，安装相关依赖后，将cuDNN文件夹内的...
vi ~/.bashrc export TR_PATH=your path export PATH=$PATH:$TR_PATH/bin export CPLUS_INCLUDE_PATH=$CPLUS_INCLUDE_PATH:$TR_PATH/include export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$TR_PATH/lib export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$TR_PATH/targets/x86_64-linux-gnu/lib ...
sudopip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-1.2.0rc2-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl 直接安装即可。 如果你想测试一下效果,可以在这里下载一段测试代码: https://developer.download.nvidia.com/devblogs/tftrt_sample.tar.xz 测试结果是这样的: ...
pip3 install tensorrt-8.4.0.6-cp38-none-linux_x86_64.whl # 与对应的python版本对应 1. 6、安装python UFF cd ../uff/ 1. sudo pip3 install uff-0.6.9-py2.py3-none-any.whl 1. 7、安装python graphsurgeon cd ../graphsurgeon/ 1.
TensorRT # TensorRT_ROOT的路径设置成自己的 set(TensorRT_ROOT /home/lin/software/TensorRT-8.5.3.1) set(TensorRT_INCLUDE_DIRS ${TensorRT_ROOT}/include) set(TensorRT_LIBRARIES ${TensorRT_ROOT}/targets/x86_64-linux-gnu/lib) cuda和tensorrt路径改成自己电脑上的路径...
默认Ubuntu安装的是llvmpipe这个显卡驱动,这个是linux下的公用显卡驱动,现在需要换成NVIDIA的。 首先禁用nouveau。 执行sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 加上以下这两句: blacklist nouveau options nouveau modest=0 保存后,然后执行: sudo updata-initramfs -u ...
tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.x.x.x_cudaX.Y-archive.tar.xz sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include sudo cp -P cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*...