3-2. 項目配置&推理測試 (提醒一下:測試項目中的所有與common.h或samples相關的東西都沒必要,只是爲了用官方示例簡化測試過程,即,在你實際使用的時候,只有與NvInfer.h相關的部分是必要的) 爲使項目更通用,選擇用CMake構建項目。另外,本測試項目使用的是TensorRT-10.0.0.6,雖然不敢保證適用於所有版本,但可以提供...
VS2017+TensorRT8.6开发环境配置 下载好TensorRT8.6之后解压缩到D盘D:TensorRT-8.6.0.12,目录结构如下: 打开VS2017,新建一个C++控制台空项目如下图: 点击【确定】会生成一个C++控制台项目。右键源文件添加cpp文件 main.cpp 修改项目为: 然后右键项目名称test_trt86, 从弹出菜单中选择属性,显示如下: ...
int c = image.channels(); // 尺寸转换为(h*w, c, 1),此步骤不对内存进行修改 image = image.reshape(1, h * w); // 图像转置,尺寸变为(c, h*w, 1) image = image.t(); // 尺寸转换为(c, h, w),此步骤不对内存进行修改 image = image.reshape(w, c); }引用...
cd/home/crescent/TensorRT-8.4.15mkdir-p build&&cd build cmake..-DTRT_LIB_DIR=$TRT_LIBPATH-DTRT_OUT_DIR=`pwd`/out make-j$(nproc) 等待一段时间完成编译后,如果不报错,那么按照英伟达github上官方SampleMnist的测试来检查你的TensorRT是否安装成功。出现下面的结果,代表之前的安装策略都没有错,可以进行...
CUDA&C++配置 右击项目名,选择: 生成依赖项中勾选cuda: 没有CUDA的解决方法: vs2019中自定义生成依赖项 没有CUDA10.1 项目名右键 属性,CUDA一栏中写入$(CUDA_PATH): 完成后在项目中添加新建项 在弹出的对话框内选择CUDA C/C++ File,命名为main 这里有可能会出现 没有CUDA选项的情况:参考VS2019+CUDA10.1 新建...
简单介绍visual studio的环境配置,前提条件你已经将tensorrt库相应放在cuda文件夹下了:前提条件:将C:\bag-tangjunjun\TensorRT-8.2.5.1.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2\TensorRT-8.2.5.1\include中头文件 复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4\include将C:\bag-tangjunjun\TensorRT...
cmake .. -DTRT_LIB_DIR=$TRT_RELEASE/lib -DTRT_BIN_DIR=`pwd`/out -DCUDA_VERSION=10.0 make -j$(nproc) 1. 2. 3. 4. 2 检查是否正确安装 这些步骤在容器外部操作即可,容器只是用来进行编译。 2.1 运行sampleMNIST例子 配置好共享库的搜索路径 ...
mParams.weightsFileName.c_str(), *network, nvinfer1::DataType::kFLOAT); //输出Tensor标记 for (auto& s : mParams.outputTensorNames) { network->markOutput(*blobNameToTensor->find(s.c_str())); } // 在网络开头添加减均值操作 nvinfer1::Dims inputDims = network->getInput(0)->getDimens...
在yolov8_tensorrt仓库中，创建build与weights文件夹，并将yolov8s.wts文件移入weights文件夹。打开CMakeLists.txt，配置您的CUDA与TensorRT路径。使用CMake配置项目，选择合适版本的VS与x64架构，点击Finish后生成项目。在生成的项目中，将启动项目设置为yolov8。在main.cpp文件中，注释掉用于生成.engine文件...