2.2 将 TensorRT 库文件添加到PATH 将D:\software\TensorRT-10.7.0.23\lib添加至系统环境变量path。重启使环境变量添加生效。 2.3 安装whl 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...
将TensorRT中lib文件夹下所有dll文件拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\bin 3、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-cp3...
2. 下载解压TensorRT 下载地址; 3. 配置TensorRT 将TensorRT-7.2.3.4\include 中头文件 copy 到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include; 将TensorRT-7.2.3.4\lib 中所有lib文件 copy 到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64; 将TensorRT-7.2.3.4\lib ...
例如,如果您使用的是CUDA 11.8,则应选择与之兼容的TensorRT版本(如TensorRT 8.6.1.6 for Windows 10)。 三、执行TensorRT安装包的安装步骤 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...
四、Python环境下的使用 安装TensorRT的Python绑定:根据Python版本,下载相应的TensorRT的whl文件,并通过pip命令进行安装。 在Python代码中导入TensorRT相关模块,就可以开始使用TensorRT进行深度学习模型的推理。 五、C++环境下的使用 在C++项目中,包含TensorRT的头文件,并链接TensorRT的库文件。 使用TensorRT的API进行深度学习...
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 ...
\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 ...
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) ...
安装Python 和所需工具 第一步当然是安装 Python。我建议使用 Mini-Conda 来安装 Python。先给刚入门的新手解释一下原因。 Conda 是一个软件包管理工具,可以帮助你安装、管理和移除各种不同的软件包。不过 Conda 并不是唯一的选择,还有 pip——这是我很喜欢的 Python 默认软件包管理工具。这里我们选择 Conda 的...