CUDA、cuDNN 和 TensorRT 之间的版本对应关系是确保深度学习模型能够高效运行的关键因素。以下是针对不同CUDA版本,与之兼容的cuDNN和TensorRT版本的整理: CUDA 主要版本号 CUDA 11.8 CUDA 11.1(注意:这里只列出了部分常用版本,实际可用的版本可能更多。) CUDA 版本与 cuDNN 版本的对应关系 CUDA
直接使用pip install或者conda install tensorrt可能找不到某些版本, 去TensorRT官网下载对应版本的tar包, 解压以后, 进入解压后的~/TensorRT-8.6.1.6/python 文件夹内, 找到对应版本的.whl文件, 通过pip install tensorrt-8.6.1-cp38-none-linux_x86_64.whl即可(需要对应个人的python版本) cuda12.2.2可以通过Docke...
1、查看想要装的tensorflow版本以及与之对应的CUDA版本和cudnn版本 (1)查看GPU兼容的CUDA版本(遵循向下兼容的原则,我的电脑是11.3,在安装时选择了CUDA10.1) (2)打开tensorflow官网:在 Windows 环境中从源代码构建 | TensorFlow (google.cn) 往下划,选择想要装的版本,我这里选择的版本是红框内的部分 2、安装CUDA ...
1、选择continue。 2、输入accept。 3、只选中了Toolkit包,Driver取消,之前装过了,附加包没有选择,Enter键去掉‘x’,然后选择安装Install。 4、创建新的软链接到新的cuda版本,yes。 最后显示安装成功如下,可把路劲添加到bashrc,之前弄过了可忽略。 安装完成后执行nvcc -V查看新的版本编程11.7的了,之前是11.8。安...
首先确定需要的TensorRT版本,后选择cuda和cudnn版本. 1. 本地环境安装(ubuntu18.04) 以TensorRT-8.4.1.5.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.6.cudnn8.4为例 记录于2023-08-31,此时间点以下说明均有效. 1.1 cuda本地安装 cuda下载链接:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads ...
CUDA是NVIDIA提供的一个并行计算平台和编程模型,可以利用GPU的并行计算能力加速各种计算任务,包括深度学习。CUDA提供了一组API和工具,使得开发者可以方便地在GPU上编写高效的并行代码。 TensorRT是NVIDIA开发的一个深度学习推理引擎,可以将训练好的深度学习模型优化并加速,使得在GPU上的推理速度更快。TensorRT使用了一系列...
对应卸载就是 : $ sudomakeuninstall 测试opencv 版本的。 opencv_version 或者 pkg-config--modversion opencv 到此opencv源码编译成功。 二.TensorRT下载安装 1.对应自己的Cuda 和Cudnn以及系统的版本 $nvcc -V#查看cuda的版本$cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2#查看cudnn的版本...
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 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 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_amd...
首先，访问TensorRT官网（https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/）下载TensorRT 2.1，创建账户后选择对应版本，如8.5.1，确认其与CUDA和cuDNN的兼容性。将下载的文件解压后，配置bash路径，通过验证trtexec命令确保安装正确。接着，运行TensorRT样例测试。其次，下载CUDA 3.1，例如11.7，从CUDA...