安装:CUDA+cuDNN(安装步骤跳过) 检查CUDA版本 cat /usr/local/cuda/version.txt CUDA版本:10.2 检查cuDNN版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h |grep -B4 CUDNN_VERSION cuDNN版本:7.6.5 测试CUDA 下载测试代码 git clone https://github.com/NVIDIA/cuda-samples.git git fetch origin v10.2 # 匹配...
步骤一:安装TensorRT 首先,需要从英伟达官方网站下载适用于Linux的TensorRT安装包。安装步骤如下: 解压下载的安装包:tar -xzf TensorRT-<version>.tar.gz 进入解压后的文件夹:cd TensorRT-<version> 执行安装脚本:sudo ./installer.sh 安装完成后,需要配置环境变量,将TensorRT库路径添加到系统环境变量中: exportLD_L...
下载好文件后放到指定位置,如我建立一个package文件夹放cudnn文件和TensorRT文件等。 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...
解压并安装:在Linux环境下,您可以使用tar命令解压安装包,并按照官方文档中的步骤进行安装。同样,您可能需要设置环境变量,将TensorRT的bin目录添加到系统PATH中。 验证安装:在终端中输入trtexec,如果看到TensorRT的执行信息,说明安装成功。 TensorRT的测试 安装完成后,您可以使用TensorRT自带的样例程序trtexec来测试安装是否成功。
TensorRT之安装与测试(Windows和Linux环境下安装TensorRT),Win7+CUDA9.0+TensorRT-5.0安装1下载对应TensorRT版本https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-5x-download这里我们
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...
接着，安装Python依赖库，确保TensorRT能够顺利集成到Python环境中。安装完毕，进行TensorRT的测试。如在编译阶段遇到“fatal error: NvInfer.h: No such file or directory”的报错，可尝试修改CMakeLists.txt文件中的相关配置。至此，Linux系统下安装TensorRT的流程告一段落。请参阅参考文档以获取更深入的...
安装python部分 cd pythonsudo pip3 install tensorrt-4.0.1.6-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl 重复:这里的cp35,表示需要python3.5,高了低了好像都不行。 安装uff部分 cd uffsudo pip3 install uff-0.4.0-py2.py3-none-any.whl 这里对python版本的要求就很宽松,python2/3都可以。
cudnn 版本是 7.3.1,如果不满足要求,按照《Linux之cudnn升级方法》进行升级 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 代码语言:javascript 复制 pip install'pycuda>=2017.1.1' 我在ubuntu16.04 上安装时报错如下 ...