随着TensorRT8.0版本的发布,windows下也正式支持Python版本了,跟紧NVIDIA的步伐,正式总结一份TensorRT-python的使用经验。
在安装TensorRT前,首先需要安装CUDA、CUDNN等NVIDIA的基本库,如何安装,已经老生常谈了,这里不再过多描述。
关于版本的选择,楼主这里:
CUDA版本,楼主这里选择的是 cuda11.5 ,具体cuda版本见 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,可自行下载。
CUDNN版本,选择 cudnn-11.3-windows-x64-v8.2.1.32,官网下载需要先注册账号,https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
首先去官网下载对应的TensorRT版本
https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-8x-download
楼主选的这,再选择对应的系统版本
解压下来对应多个文件,把lib里的所有dll库都拷贝到cuda在的目录下(或者添加到环节变量)。
拷贝到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\bin
最后,控制台进入安装包的python目录,选择对应的python版本进行安装即可
如楼主这里是python3.8
则在控制台下CD到当前目录,安装即可
pip install tensorrt-8.2.3.0-cp38-none-win_amd64.whl
linux安装步骤和windows下是一样的,只不过需要选择对应的下载包,需要注意一下,ubuntu和Centos是不同的安装包
写个脚本就可以啦
建立一个python工程,测试是否安装成功 ```python #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ * * *** * * * * * * * ** * * **** * ** * * * * * ** * * * * ** * * **** @File : hello_tensorrt.py @Date : 2022/2/10/010 @Require : @Author : https://blog.csdn.net/hjxu2016 @Funtion : """ import tensorrt as trt if __name__ == "__main__": print(trt.__version__) print("hello trt!!")