1、查看cuda与cudnn的版本

nvcc- V

2、在tensorrt官网上查找对应版本的tensorrt

https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download
下载并解压缩至自己期望的目录中

3、添加环境变量

打开bashrc文件

sudo ~/.bashrc

在bashrc文件中添加环境变量

#tensort
export LD_LIBRARY_PATH=/home/***/TensorRT-7.0.0.11.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-10.0.cudnn7.6/TensorRT-7.0.0.11/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export LIBRARY_PATH=/home/***/TensorRT-7.0.0.11.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-10.0.cudnn7.6/TensorRT-7.0.0.11/lib:$LIBRARY_PATH

关闭bashrc然后source

source ~/.bashrc

4、安装tensorrt-python插件

进入至tensorrt解压缩的python文件夹,pip安装,注意是否使用虚拟环境,如果使用则需要进入至虚拟环境执行命令

cd TensorRT-7.0.0.11.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-10.0.cudnn7.6/TensorRT-7.0.0.11/python

pip install tensorrt-7.0.0.11-cp37-none-linux_x86_64.whl

5、安装uff组件

pip3 install /home/***/TensorRT-7.0.0.11.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-10.0.cudnn7.6/TensorRT-7.0.0.11/uff/uff-0.6.5-py2.py3-none-any.whl

注意事项:

在安装之前,一定要确认好自己所使用的CUDA、CUDNN和python的版本,因为这关系着tensorrt的版本。例如作者本人就因为版本问题重复安装了很多次,虚拟环境都搭建好了但是最后发现下载的tensorrt没有对应的python版本。

出现问题:

在使用过程中,如果出现类似问题

error while loading shared libraries: libnvinfer.so.7: cannot open
shared object file: No such file or directory

可能是因为tensorrt不在系统的环境变量中,可以通过把tensorrt/lib的文件cp至系统/lib下

sudo cp /home/***/TensorRT-7.0.0.11.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-10.0.cudnn7.6/TensorRT-7.0.0.11/lib/* /lib/

来源:爱吃橙子的牧羊女

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