ubuntu20.04 tensorrt下载
时间: 2024-12-31 11:36:47 浏览: 58
### 安装准备
为了成功安装 TensorRT,在 Ubuntu 20.04 上需先配置好 WSL2 和必要的依赖环境。确保已安装 Windows Subsystem for Linux (WSL2),并选择了合适的发行版,如 Ubuntu[^1]。
### 配置 CUDA 和 cuDNN
TensorRT 的运行依赖于 NVIDIA 提供的 CUDA 工具包以及 cuDNN 库。对于特定版本的 TensorRT(例如 TensorRT-8.6.1.6),建议匹配相应的 CUDA 版本(比如 cuda_11.6)。cuDNN 则应与所选 CUDA 版本兼容。这些组件可以通过官方渠道获取,并按照指引完成设置。
### 获取 TensorRT
访问 NVIDIA 官方网站下载适用于目标系统的 TensorRT 压缩包。解压后进入对应的 Python 文件夹路径下执行如下命令来安装 TensorRT 及其相关工具:
```bash
cd /path/to/TensorRT-8.6.1.6/python
pip install tensorrt-8.6.1.6-cp39-none-linux_x86_64.whl
```
对于 GraphSurgeon 这样的辅助工具同样适用类似的安装方式:
```bash
cd /path/to/TensorRT-8.6.1.6/graphsurgeon
pip install graphsurgeon-<version>-py2.py3-none-any.whl
```
注意替换 `<version>` 为实际文件中的版本号[^2]。
### 编译 ONNX-TensorRT 插件
如果计划使用 ONNX 模型,则可能还需要构建 ONNX-TensorRT 插件。这一步骤涉及 CMake 构建过程,具体操作如下所示:
```bash
git clone https://github.com/onnx/onnx-tensorrt.git
cd onnx-tensorrt/
mkdir build && cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-DTENSORRT_ROOT=/path/to/TensorRT \
..
make -j$(nproc)
sudo make install
```
这里 `-DTENSORRT_ROOT` 参数指向之前安装好的 TensorRT 路径;而 `CMAKE_INSTALL_PREFIX` 设定最终安装位置[^3]。
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