下载对应的版本:developer.nvidia.com/tensorrt-download 下载后 tar -xzvf TensorRT-8.6.1.6.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.8.tar.gz# 解压文件# 将lib添加到环境变量里面vim ~/.bashrcexportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:./TensorRT-8.6.1.6/libsource~/.bashrc# 或 直接将 TensorRT-8.6.1.6/lib /include ...
TensorRT C++版本使用了更底层的API,可以更好地利用硬件特性,进行更深层的优化。 C++版本在内存管理、CPU-GPU数据传输等方面更加高效,这些都可以带来更好的推理性能。 Python版本更易用: Python版本利用了TensorRT Python绑定,使用起来更加简单易用。 开发人员可以更方便地集成到Python环境中,与其他Python库进行交互。 ...
我们可以通过Python的import语句来导入tensorrt库,然后使用该库中的__version__属性来查看当前系统中安装的TensorRT版本。下面是一个简单的Python脚本示例: importtensorrtastrtprint("TensorRT version: {}".format(trt.__version__)) 1. 2. 3. 在上面的代码中,我们首先导入tensorrt库,然后使用trt.__version__来...
pip install nvidia-tensorrt:用于安装 TensorRT 的 Python 绑定。 步骤3: 进入 Python 环境 安装完成后,你需要进入 Python 环境。无论是使用 Anaconda、Jupyter Notebook,还是直接通过命令行,输入 python 以进入 Python 交互命令行。 AI检测代码解析 python 1. 步骤4: 查看版本信息 在进入 Python 环境后,可以使用...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install'pycuda>=2017.1.1' ...
从D:\software\TensorRT-10.7.0.23\python中安装相应版本的 TensorRTPython wheel文件,作者的python是3.9版本 ,故选择tensorrt-10.7.0-cp39-none-win_amd64.whl版本进行安装。 在这里插入图片描述 pip install D:\software\TensorRT-10.7.0.23\python\tensorrt-10.7.0-cp39-none-win_amd64.whl ...
安装Python版本的TensorRT:使用pip install命令安装TensorRT的Python版本。例如,pip install TensorRT-8.2.5.1/python/tensorrt-8.2.5.1-cp37-none-linuxx8664.whl。然后通过执行python -c ‘import tensorrt; print(tensorrt.__version)’来验证安装是否成功。 构建TensorRT模型:手动搭建模型或使用ONNX文件自动转换模型。
这里需要为Python安装运行TensorRT的必要包。 进入到tensorRT下的python文件夹,并根据python版本安装合适的包pip install tensorrt-8.2.1.8-cp38-none-linux_x86_64.whl 同时安装uff和graphsurgeon同样,tensorRT下有uff和graphsurgeon文件夹,分别安装两个文件夹下的安装包: ...
CUDA版本:11.6 Pytorch版本:1.7.1 Python版本:3.8 查看CUDA版本 TensortRT非常依赖CUDA版本,在安装之前,需要先查看本机安装好的CUDA版本,查看方式有多种,第一种方式可以通过NVIDIA 控制面板查看;第二种方式可以通过在控制台输入nvcc -V进行查看。 安装TensorRT ...