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环境搭建系列文章目录
一、Win10系统安装GPU版本CUDA、Cudnn
二、Win10系统安装TensorRT
文章目录
- 环境搭建系列文章目录
- TensorRT简介
- 一、版本对应关系
- 二、下载及安装
- 1.TensorRT
- 2.No module named 'pycuda' & pycuda安装失败
- 总结
- 参考文献
TensorRT简介
Tips:理论指引实践
TensorRT是一个高性能的深度学习推理(Inference)优化器,支持TensorFlow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架,将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来,能在几乎所有的框架中进行快速和高效的部署推理。
参考:TensorRT(1)-介绍-使用-安装
一、版本对应关系
CUDA与cuDNN版本必须对应!必须对应!必须对应!并且分CPU与GPU两个版本。TensorRT版本可向下兼容多个CUDA版本。
对应版本参考:
Nvidia CUDA, cuDNN, TensorRT,驱动以及架构之间的相互兼容关系
二、下载及安装
1.TensorRT
下载地址:
NVIDIA TensorRT Download
因为TensorRT向下兼容,所安装CUDA为11.3GPU版本,因此可以选择TensorRT 8.5 GA版本。
PS:EA 代表抢先体验。GA 表示稳定版,经过全面测试。
1.解压安装包并粘贴到CUDA内
2.复制移动文件
将include中头文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\include\
将lib中所有lib文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\lib\x64\
将lib中所有dll文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\bin\
3.安装whl文件
pip一共需安装4个whl文件,分别在graphsurgeon、onnx_graphsurgeon、python、uff文件夹内。
可直接复制(需要根据具体位置进行修改):
1. pip install C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\TensorRT-8.5.1.7\graphsurgeon\graphsurgeon-0.4.6-py2.py3-none-any.whl
2. pip install C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\TensorRT-8.5.1.7\onnx_graphsurgeon\onnx_graphsurgeon-0.3.12-py2.py3-none-any.whl
3. pip install C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\TensorRT-8.5.1.7\python\tensorrt-8.5.1.7-cp39-none-win_amd64.whl
4. pip install C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\TensorRT-8.5.1.7\uff\uff-0.6.9-py2.py3-none-any.whl
PS:1.如果存在问题,可以先cd到文件夹中再进行安装;2.python文件夹中需选择对应cp即python版本。
import库,验证是否安装成功:
运行示例,验证是否安装成功:
示例所在文件夹:
TensorRT-8.5.1.7\samples\python\network_api_pytorch_mnist
2.No module named ‘pycuda’ & pycuda安装失败
验证过程中可能会出现No module named ‘pycuda’ 问题,若直接选择pip install pycuda的方法,由于会默认安装最新版本,可能会出现版本不匹配的问题。
因此选择下载安装包的方式进行本地安装。
下载地址:
PyCUDA下载
选择与已安装的win/CUDA/python相匹配的pycuda.whl文件下载并本地安装:
PS:若没有与环境匹配的pycuda版本,
安装完成后,在anaconda3的yolo环境中有相应库:
总结
祝一次安装成功。
参考文献
yolov5部署之七步完成tensorRT模型推理加速
WIN10安装配置TensorRT详解
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