ubuntu安装tensorrt百度云
时间: 2025-02-18 19:49:15 浏览: 35
### Ubuntu系统上安装TensorRT
在Ubuntu系统上安装TensorRT涉及多个步骤,包括准备环境、下载所需软件包以及执行具体安装指令。
#### 准备工作
确保操作系统版本与CUDA、cuDNN以及其他依赖项兼容至关重要。对于LST GPU GTX 1070,在Ubuntu 18.04环境下推荐使用的配置为CUDA 版本5.0 GA 或更高版本, cuDNN 7.3.1 及以上版本,并且Python版本应不低于3.5.x[^3]。
#### 下载资源
由于NVIDIA官方网站访问可能存在不便之处,可选择通过百度云网盘来获取必要的安装文件,解压后即可获得所需的TensorRT库文件[^2]。
#### 安装过程
完成上述准备工作之后,需按照官方指导文档中的说明逐步操作。通常情况下,这会涉及到设置环境变量以便让系统能够识别新安装的库路径。另外,如果计划利用PyCUDA接口开发,则可通过pip工具直接安装该模块:
```bash
pip3 install pycuda
```
需要注意的是,在实际部署前应当仔细阅读产品手册或支持页面上的最新指南,因为不同版本间的安装流程可能会有所差异。
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### 安装TensorRT于Ubuntu
#### 下载安装包
对于在Docker中的Ubuntu环境安装TensorRT7,进入官方提供的TensorRT7.2.3下载页面选择适合的操作系统版本来获取安装包[^1]。这里选择了`TensorRT-7.2.3.4.Ubuntu-16.04.x86_64-gnu.cuda-11.0.cudnn8.1.tar.gz`作为示例。
#### 解压并配置环境变量
解压缩所获得的`.tar.gz`文件之后,为了使其他应用程序能够识别到TensorRT库的位置,建议执行如下命令将必要的库文件复制至系统的标准目录下:
```bash
sudo cp -r ./lib/* /usr/lib/
sudo cp -r ./include/* /usr/include/
```
这一步骤有助于防止因路径问题而导致的应用程序无法找到所需TensorRT库的情况发生[^2]。
#### 使用pip安装Python接口(针对特定版本)
如果目标是在Python环境中利用TensorRT,则可以考虑通过pip工具直接安装对应版本的wheel包。例如,在conda环境下激活相应的虚拟环境后,切换到存储有whl文件的目录并通过pip完成安装操作:
```bash
conda activate your_env_name
cd path_to_tensorrt_wheel_file_directory
pip install tensorrt-8.0.1.6-cp38-none-linux_x86_64.whl
```
请注意上述命令适用于安装TensorRT 8.0.1.6以及Python 3.8版本下的情况;实际应用时应根据具体需求调整版本号和路径设置[^3]。
ubuntu安装tensorrt
要在Ubuntu上安装TensorRT,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,确认您的系统满足以下要求:
- NVIDIA GPU,支持CUDA。
- 安装了NVIDIA驱动和CUDA。
2. 访问[NVIDIA开发者网站](https://developer.nvidia.com/tensorrt)下载TensorRT软件包。请选择与您的CUDA版本和操作系统相对应的版本。
3. 下载完成后,打开终端,并进入下载目录。
4. 解压缩TensorRT软件包。您可以使用以下命令:
```
tar -xvf <TensorRT包名称>.tar.gz
```
5. 进入解压缩后的目录:
```
cd <TensorRT目录>
```
6. 运行安装脚本进行安装。执行以下命令:
```
sudo ./<安装脚本名称>.run
```
7. 按照安装程序的提示完成安装过程。您可能需要接受许可协议、选择安装位置等。
8. 安装完成后,您可以在系统中使用TensorRT了。您可以查看TensorRT的文档和示例以了解如何使用它来优化和加速深度学习模型。
请注意,在安装TensorRT之前,确保您已正确安装了NVIDIA驱动和CUDA,并且您的GPU支持TensorRT。另外,提供的命令和文件名可能因TensorRT版本而异,所以请根据您下载的软件包进行操作。
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