TensorRT(10):python版本安装

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TensorRT(10):python版本安装

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。

一、底层库依赖

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 developer.nvidia/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，developer.nvidia/rdp/cudnn-archive py-cuda 选择 11.5，安装如下

pip install cuda-python==11.5 二、windows下安装TensorRT

首先去官网下载对应的TensorRT版本 developer.nvidia/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 二、Linux下安装

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

三、测试是否安装成功

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 : blog.csdn/hjxu2016 @Funtion : """ import tensorrt as trt if __name__ == "__main__": print(trt.__version__) print("hello trt!!")

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