tensorrt安装Ubuntu
时间: 2025-03-27 09:40:14 浏览: 38
### Ubuntu系统上安装TensorRT
#### 解压TensorRT压缩包
对于Ubuntu上的TensorRT安装,首先需要解压下载得到的TensorRT压缩包。例如,在Ubuntu20.04环境下,如果已经获取到了TensorRT的tar.gz文件,则可以通过如下命令来完成解压操作[^3]:
```bash
tar zxf TensorRT-8.0.1.6.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.3.cudnn8.2.tar.gz
```
#### 文件复制至系统路径
接着,为了使系统的编译器和其他工具能够找到TensorRT库以及头文件,需把`/lib/`下的共享库文件复制到`/usr/lib/`目录下;同样地,也将`/include/`里的头文件移动到`/usr/include/`位置。这一步骤确保了其他程序可以顺利链接并使用TensorRT提供的功能[^1]:
```bash
sudo cp -r ./TensorRT-8.0.1.6/lib/* /usr/lib/
sudo cp -r ./TensorRT-8.0.1.6/include/* /usr/include/
```
#### Python绑定安装
针对Python环境的支持,进入TensorRT根目录内的`python/`子目录查看可用的不同版本whl安装包。依据所使用的Python解释器版本挑选合适的wheel文件进行pip安装。比如当采用Python 3.10作为开发环境时,可执行以下指令来进行特定版本的TensorRT-Python接口安装[^1][^2]:
```bash
cd ~/Documents/TensorRT-8.0.1.6/python/
pip install tensorrt-8.4.1.5-cp310-none-linux_x86_64.whl
```
需要注意的是,上述示例中的具体路径和文件名应根据实际情况调整。
#### 配置CUDA与cuDNN兼容性
最后但同样重要的一点是在准备阶段确认好要部署TensorRT的工作站已正确配置了相匹配版本的CUDA Toolkit 和 cuDNN SDK。不同版本之间存在依赖关系,因此建议查阅官方文档了解详细的版本对应表以保证最佳性能表现[^4]。
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