pipinstallC:\Users\Administrator\Downloads\pycuda‑2022.1+cuda116‑cp310‑cp310‑win_amd64.whl 执行结果如下所示,就代表成功了 (tensorrt) C:\Users\Administrator>pip install C:\Users\Administrator\Downloads\pycuda-2022.1+cuda116-cp310-cp310-win_amd64.whl Looking in indexes: https://pypi....
从D:\software\TensorRT-10.7.0.23\python中安装相应版本的 TensorRT Python 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 2.4 验证 激活...
根据您的Python版本,从NVIDIA官方网站下载对应的TensorRT的.whl文件。 打开命令提示符或终端,使用pip命令安装.whl文件。例如:pip install tensorrt-xx.x.x.x-cpxx-cpxxm-win_amd64.whl。 六、验证安装 在Python中运行以下代码,检查TensorRT是否成功安装并可用: import tensorrt as trt print(trt.__version__) 如...
下载完成后,解压TensorRT安装包。 进入解压后的文件夹,找到适用于Python的.whl文件(例如tensorrt-8.6.1-cp38-none-win_amd64.whl,具体文件名可能因版本而异)。 打开命令提示符或PowerShell,激活您的Python虚拟环境(如果适用)。 使用pip命令安装TensorRT的Python库: bash pip install tensorrt-8.6.1-cp38-none-win_...
pip install tensorrt-5.0.2.6-py2.py3-none-any.whl 1. 2. 2-5 安装 Python UFF wheel 文件 cd ../uff/ pip install uff-0.5.5-py2.py3-none-any.whl 1. 2. 2-6 安装 Python graphsurgeon wheel 文件 cd ../graphsurgeon/ pip install graphsurgeon-0.3.2-py2.py3-none-any.whl ...
官方安装说明TensorRT Documentation (1)安装PyCUDA 没有numpy库的话需要先下载, pip install numpy。 确保CUDA正常安装并且cuda的bin目录已经添加到PATH,下载对应版本的PyCUDA下载网址: cuda后面是其版本号;cp后是python版本号 跳转到下载位置,通过语句安装: pip install pycuda(+Tab) ...
conda没有搜到1.19.x版本,因此使用pip安装。但是pip search命令已经失效,因此安装 pip install pip-search 搜索onnxruntime-gpu 1.19 版本 pip_search onnxruntime-gpu1.19 找到了1.19.2,安装 pip install onnxruntime-gpu==1.19.2 3.1.5 pip安装TensorRT ...
解压后的uff和graphsurgeon文件夹中,分别含有各自的.whl安装文件。激活安装了pytorch的conda虚拟环境,使用pip安装。 7. 测试安装是否成功 打开D:\software\TensorRT_7.0_cuda10\TensorRT-7.0.0.11\samples\sampleMNIST工程文件 7.1 设置工程配置 vc++目录->可执行目录 包含TensorRT安装目录下的lib 即D:\software\TensorRT...
\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\bin 安装python库 激活python虚拟环境 进入框中文件夹，分别pip install .whl文件 （需要注意的是python文件夹下对应的tensorrt版本有很多，需要找到对python的版本下载）比如python 3.8 就下载 tensorrt-8.6.1-cp38-none-win_amd64.whl ...
6. 将TensorRT解压位置\lib下的dll文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin目录下 7.添加“环境变量”到path:将TensorRT解压位置\lib 加入系统环境变量 安装onnx 1.pip install onnx