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,但可以提供一個在Windows上用CMake配置C++版TensorRT應用程序的思路。 首先,Nvidia官方其實更推薦在Windows上用Visual Studio原生的那套構建體系(sln那套),所以他們也沒提供CMake的Confi
首先，通过`git submodule update --init --recursive`命令更新并初始化所有依赖库。接着，根据系统平台和CUDA版本下载并复制核心库文件至TensorRT目录。在编译时，需要更改`cmakelist.txt`文件中的CUDA和CUDNN版本设置。编译过程中可能会遇到报错，如依赖库缺失或版本不匹配的问题。解决这类问题通常包括下...
为此，我们将不定期推出《深度学习模型部署》系列文章，旨在帮助缺乏C++模型部署经验的学习者迅速掌握从零开始到成功部署自定义网络并完成集成发包的全过程（企业级标准）。在接下来的《TensorRT模型部署系列》中，我们将深入探讨如何利用cmakelists编写代码，并使用tensorrt库进行测试验证。敬请关注后续文章！
$ cmake .. || cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .. 使用网友的后面加一堆配置就会遇到各种报错,这种编译一直用的很顺手,没有报错 然后就等待安装完成,最后输出如下,没有报错就说成功了一半 3.3 编译 $ sudomake或者 sudomake-j4 这里需要耐心的等待编译 3.4 安装 $ ...
在yolov8_tensorrt仓库中创建build和weights文件夹。将生成的.wts文件移入weights文件夹中。打开CMakeLists.txt文件，配置CUDA和TensorRT的路径。使用CMake配置项目，选择合适的Visual Studio版本和x64架构，完成项目生成。构建并运行项目：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...
CMakeLists文件配置 这里默认你的Opencv已经安装好了 打开之前下载的YOLOv5TensorRT这个文件,修改CMakeLists.txt文件。修改Opencv、Tensorrt、dirent.h的目录。注意这三个文件必须填写绝对路径! 注:其中dirent.h在YOLOv5TensorRT/include/下,修改arch=compute_75;code=sm_75【因为我用的是英伟达1650,这个填写的是显卡算...
1- 打开CMake- 2-source code为源码的路径build the binaries为生成的VS工程的路径- 3- 路径设置完成后,点击左下方Configure,然后选择VS的版本以及x64平台- 4- 点击Generate生成项目 注:配置时出现这样红色的警告忽略 注:最后一步生成报错也忽略,然后打开工程 ...
此方式旨在通过cmake-gui简化tensorrt源码编译过程中的复杂配置工作。首先要确保系统安装了cmake-gui工具 ,为编译做准备。需提前准备好完整且正确的tensorrt源码 ,这是编译基础。打开cmake-gui后,需指定tensorrt源码所在的目录路径 。同时要设定编译输出的目标目录 ,方便后续查找结果。对cmake的初始参数进行设置 ,让编译...
我们需要将Opencv安装到conda环境中。我们切换到yolo环境中,配置Cmake参数。这里只需要找到libpython3.8.so的位置: sudo find / -name libpython3.8.so 找到在yolo目录下的对应路径,我的是/home/dovahlore/.conda/envs/yolo/lib/libpython3.8.so。最终的指令为: ...
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,可以进行下一步,否则要仔细检查编译阶段的问题,可以去stackoverflow找到相...