1、下载 官网下载对应安装包 2、lib 和 include 3、vscode 包目录 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\include D:\TensorRT-8.6.1.6.Windows10.x86_64.cuda-11.8\TensorRT-8.6.1.6\include 库目录 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\lib C:\Program Files\NVID...
然后将tensorrt的头文件和库文件加入到环境变量中,配置～/.bashrc文件 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/TensorRT-8.5.3.1/lib export C_INCLUDE_PATH=$C_INCLUDE_PATH:/usr/local/TensorRT-8.5.3.1/include export CPLUS_INCLUDE_PATH=$CPLUS_INCLUDE_PATH:/usr/local/TensorRT-8.5.3.1/inc...
{"configurations":[{"name":"Linux","includePath":[//头文件//"${workspaceFolder}/**","/usr/local/cuda-11.8/include/**",//"/home/yzwang/TensorRT-8.6.1.6/include/**"//"/home/yzwang/libtorch/include/**",//"/usr/local/include/opencv4/**"],"defines":["__CUDA_ARCH__=750"],//...
list (APPEND CMAKE_MODULE_PATH ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/cmake) # 寻找TensorRT库 find_package(TensorRT REQUIRED) if (TensorRT_FOUND) message(STATUS "Found TensorRT ${TensorRT_VERSION} in ${TensorRT_ROOT_DIR}") message(STATUS "TensorRT libraries: ${TensorRT_LIBRARIES}") message(STATUS "Ten...
方法一: 依次输入如下命令 1、sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-desktop/ubuntu-make 2、sudo apt-get update 3、sudo apt-get install ubuntu-make 4、umake ide visual-studio-code 提示输入a即可 方法二: 在windows系统下载安装包,再使用共享文件夹在ubuntu下安装即可 ...
(可选)TensorRT 6.0,可缩短用某些模型进行推断的延迟时间并提高吞吐量。 Nvidia GPU driver 前往https://www.nvidia.com/download/index.aspx?lang=en-us下载并安装对应的显卡驱动。 image 重启并使用以下命令检查GPU是否可见。 PS C:\Users\Administrator> nvidia-smi.exe Wed Apr 28 22:28:23 2021 +---+ ...
3. TensorRT c++部署onnx模型(1204) 4. C++使用gnuplot-cpp库绘制图像(827) 5. jetson nano ssh远程连接控制(707) 评论排行榜 1. OpenCV + sklearnSVM 实现手写数字分割和识别(3) 2. yolov5输出解码实现(1) 3. ffmpeg简易播放器(1)--了解视频格式(1) 4. TensorRT c++部署onnx模型(1) 5...
libcudnn7-dev=7.6.4.38-1+cuda10.1# Install TensorRT. Requires that libcudnn7 is installed above.sudo apt-get install-y--no-install-recommends \ libnvinfer6=6.0.1-1+cuda10.1\ libnvinfer-dev=6.0.1-1+cuda10.1\ libnvinfer-plugin6=6.0.1-1+cuda10.1 ...
实验室有块tx2,做机器学习、图像识别都是利器,五一之前花了一天给板子刷了机,因为直接在板子上装要用的cuda、cuDNN、TensorRT等常用的库简直要命,还是官方的刷机包比较好使。并且官方的JetPack已经到3.2了,当然越新越好。 参考的连接: 官方连接: https://docs.nvidia.com/jetpack-l4t/index.html#developertools/...
1、launch.js 1)生成launch.js 2)一般内容格式: 3)命令: (1)“program”:你的程序编译出来的可执⾏⽂件(⽤cmake先编译出⼀个可执⾏⽂件,只需要第⼀次,⼀旦后续配置好了就直接 按F5) (2)“preLaunchTask”:新添加⼀个选项为build,这样每次