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ubuntu 18.04 安装、配置TensorRT环境_tensorrt-7.0.0.11.ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-10.

tensorrt-7.0.0.11.ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-10.0.cudnn7.6.tar.gz

 

下载TensorRT

官网https://developer.nvidia.com/tensorrt下载对应版本的TensorRT(示例为 cuda 10.0 cudnn 7.6),需注册账号、填写问卷调查方可下载。

解压、设置环境变量

TensorRT-7.0.0.11.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-10.0.cudnn7.6.tar.gz解压至本地,

tar -zxvf  TensorRT-7.0.0.11.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-10.0.cudnn7.6.tar.gz

设置添加至环境变量

  1. >vim /etc/profile
  2. #加入下面的环境变量
  3. export TENSORRT_ROOT={你的tensorrt目录}
  4. export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:{你的tensorrt目录}/lib
  5. #保存:wq
  6. source /etc/profile

安装tensorrt

根据你的版本安装合适的包

pip install  tensorrt-7.0.0.11-cp36-none-linux_x86_64.whl

 

安装uff和graphsurgeon

xxx\TensorRT-7.0.0.11\下有uff和graphsurgeon,分别安装两个文件夹下的安装包 (激活对应的虚拟环境,比如我是python36):

  1.  >>pip install uff-0.6.5-py2.py3-none-any.whl
  2.  >> pip install graphsurgeon-0.4.1-py2.py3-none-any.whl

 

测试

命令行切换进目录TensorRT-7.0.0.11\data\mnist,运行:

>python download_pgms.py

下载所需数据,

然后切换到 TensorRT-7.0.0.11/samples/sampleMNIST/ ,编译项目生成可执行文件

  1. > make
  2. # 切换到bin路径
  3. >cd ../../bin
  4. >./sample_mnist

 

(注意指定一下--datadir,在 根目录下data/mnist,不然可能找不到数据)

可能的bug:

如果你是用conda 安装的cuda和cudnn,可能会提示找不到各种文件,建议用官方方式重新安装:

参考:https://blog.csdn.net/qianshuqinghan/article/details/104779830 

 

当编译出现上述问题时,主要是无法找到cuda的依赖包,解决办法如下:

  1. sudo make clean
  2. sudo make CUDA_INSTALL_DIR=/usr/local/cuda

 

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