sudo apt-getinstall uff-converter-tf #fortensorflow 安装完之后运行下边指令 代码语言:javascript 复制 dpkg-l|grep TensorRT 输出如下,表明安装成功 代码语言:javascript 复制 ii graphsurgeon-tf7.1.0-1+cuda10.2amd64 GraphSurgeonforTensorRTpackageii libnvinfer-bin7.1.0-1+cuda10.2amd64 TensorRT binaries ii l...
# 验证是否安装成功: python >>>import tensorrt >>>print(tensorrt.__version__) >>>assert tensorrt.Builder(tensorrt.Logger()) 如果没有报错说明安装成功 使用方法 我这边的使用的流程是:pytorch -> onnx -> tensorrt 选择resnet18进行转换 pytorch转onnx 安装onnx pip install onnx pip install onnxrun...
正常安装是该图结果 sudo cp /var/nv-tensorrt-local-repo-ubuntu1804-8.5.3-cuda-10.2/*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/ sudo apt-get update sudo apt-get install tensorrt 安装成功。 验证是否安装成功 dpkg -l | grep TensorRT 如图显示即为安装成功 虽然已经安装了TensorRT,但是Python环境还不能通过i...
pip install graphsurgeon-0.4.5-py2.py3-none-any.whl 以上,我们就成功的将tensorRT安装完了,试着执行一下python,然后看能不能导入这些模块。 如果成功的import tensorrt,那么就算安装成功咯。 ps:import uff的时候,需要提前install tensorflow模块。 pipinstalltensorflow-gpu==2.4.0 (4)安装PyCUDA PyCUDA是Pytho...
将lib文件夹下面的dll(如下图所示,)都拷贝到cuda文件夹下的bin目录下,我是默认安装了cuda9.0,所以我的cuda下的bin目录的路径是:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin。 然后这就安装成功了,为了验证你有没有成功,请使用VSCode 2015/2017打开sample_mnist.sln...
将lib文件夹下面的dll(如下图所示,)都拷贝到cuda文件夹下的bin目录下,我是默认安装了cuda9.0,所以我的cuda下的bin目录的路径是:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin。 TensorRT lib目录 然后这就安装成功了,为了验证你有没有成功,请使用VSCode 2015/2017打开sample_mnist.sln解决法案,...
首先需要下载TensorRT安装包,然后解压并按照官方文档中的步骤进行安装。 四、验证安装 安装完成后,需要验证TensorRT是否安装成功。可以通过运行TensorRT提供的示例程序来进行验证。如果示例程序能够成功运行并输出预期结果,则说明TensorRT已经成功安装。 五、实际应用建议 在使用TensorRT进行深度学习推理时,需要注意以下几点: ...
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。
下面就是tensorflow框架的安装首先要切换到tensorflow环境 activate tensorflow 在tensorflow环境下pip install tensorflow (安装的时候不要拖动CMD命令行窗口不然会失败) 安装是否成功测试 切记在tensorflow环境下执行python 然后执行导入tensorflow 包如果不报错就证明tensorflow安装成功了。