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首先要安装 cuda 和 cudnn,我装的版本分别是 python 3.8,cuda 11.3,cudnn 8.4,TensorRT 8.2.5.1
由于本机之前装 pytorch 的时候已经装过 cuda 了,所以跳过第一步。
去 nvidia 官网下载 cudnn 安装包,我这里下载的是8.4.0版本的,注意 cuda 版本和 cudnn 版本的对应关系别搞错了。
下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
下载得到压缩包 cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.tar.xz,将其解压。
tar -zxvf cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.tar.xz
将压缩包内的文件复制到 cuda 中
cd cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive
sudo cp ./include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp ./lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
配置环境变量
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
出现下图所示就说明安装成功了,版本为8.4.0
去 nvidia 官网下载 tensorrt 的安装包,需要登录才能下载,没有账号的可以注册一个。
https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download
解压文件
tar -zxvf TensorRT-8.2.5.1.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.4.cudnn8.2
sudo vim ~/.bashrc
# 在最后添加一行
export LD_LIBRARY_PATH=/opt/TensorRT-8_0_1_6/lib:$LD_LIBRARY_PATH
source ~/.bashrc
cd ./TensorRT-8.2.5.1/python
里面有多个 python 版本的包,我的环境是 python 3.8 的,所以选择 cp38 的安装。
记得切换到要安装的环境
pip install tensorrt-8.2.5.1-cp38-none-linux_x86_64.whl
进入 python 看能不能成功导入 tensorrt
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