cd \the\path\of\tensorrt\zip\fileExpand-Archive TensorRT-8.2.5.1.Windows10.x86_64.cuda-10.2.cudnn8.2.zip .$env:TENSORRT_DIR ="$pwd\TensorRT-8.2.5.1"$env:path ="$env:TENSORRT_DIR\lib;"+$env:pathpip install $env:
首先,“source activate tensorrt”激活“tensorrt”虚拟环境;然后在TensorRT安装包的"python"目录下打开终端,键入"pip install tensorrt-7.0.0.11-cp35-none-linux_x86_64.whl"即可。 测试python版本TensorRT是否安装成功,即在“tensorrt”虚拟环境内,python运行如下,出现对应版本号即可: ONNX2TensorRT源码安装 下载onnx...
python第二种方法注册插件代码参考。 from polygraphy.backend.trt.loader import LoadPlugins from polygraphy.backend.trt import ( TrtRunner, EngineFromNetwork, NetworkFromOnnxPath, CreateConfig, Profile, SaveEngine ) import os import numpy as np now_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)...
将TensorRT的include目录下的头文件复制到CUDAv11.4的include下。 将TensorRT的lib目录下的dll文件复制到CUDAv11.4的bin目录下。 将TensorRT的lib目录下的lib文件复制到CUDAv11.4的lib目录下。 Python版本是3.8,CUDA是11.4的版本。 安装PyCUDA安装包,在 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pycuda上找到对...
1将TensorRT压缩包解压- 2 将TensorRT-7.0.0.11\include中头文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include- 3 将TensorRT-7.0.0.11\lib中所有lib文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64- 4 将TensorRT-7.0.0.11\lib中所有dll文件复制到C:...
安装TensorRT的python包,pip install tensorrt-8.0.1.6-cp37-none-linux_x86_64.whl(根据情况安装uff、onnx-graphsurgeon的whl包) 二、测试模型 1、设置TensorRT8的环境变量 export TRT_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/TensorRT-8.0.1.6/ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/TensorRT-8.0.1.6/targets/x86_64-linux...
set(TRT_DIR "F:\\TensorRT-8.2.4.2") # tensorrt路径 option(CUDA_USE_STATIC_CUDA_RUNTIME OFF) set(CMAKE_CXX_STANDARD 11) set(CMAKE_BUILD_TYPE Debug) include_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR}/include) # include and link dirs of cuda and tensorrt, you need adapt them if yours are diffe...
TensorRT 是一个C++库,从 TensorRT 3 开始提供C++ API和Python API,主要用来针对 NVIDIA GPU进行 高性能推理(Inference)加速。现在最新版TensorRT是4.0版本。 TensorRT 之前称为GIE。 关于推理(Inference): 由以上两张图可以很清楚的看出,训练(training)和 推理(inference)的区别: ...
2.2 安装调用Python API cd/path/to/TensorRT-7.0.0.11/python pip install 对应python版本的.whl文件 然后运行python解释器,看看能否import tensorrt。 3 篇外—Ubuntu下的环境变量设置 上面这些步骤包含很多环境变量的设置,但它们都是通过在shell中采用export命令进行设置,这样当我们重新打开一个shell后,这些设置就失效...
export CUDNN_INSTALL_DIR=/usr/local/cuda export TRT_LIB_DIR=/usr/local/TensorRT/lib # 编译 quickstart cd TensorRT/quickstart # Makefile.config # INCPATHS += -I"/usr/local/TensorRT/include" # common/logging.h # void log(Severity severity, const char* msg) noexcept override ...