ubuntu tensorrt版本号
时间: 2024-12-29 21:26:08 浏览: 106
### 如何查看 Ubuntu 系统中安装的 TensorRT 版本号
对于已经成功安装了 TensorRT 的 Ubuntu 系统，可以通过多种方法来查询当前所使用的 TensorRT 版本。
#### 方法一：使用 Python 查询版本号
如果通过 pip 或者其他方式安装了支持 Python 接口的 TensorRT，则可以在 Python 中导入 `tensorrt` 库并打印其版本信息：
```python
import tensorrt as trt
print(trt.__version__)
```
此命令会显示已安装的 TensorRT 的具体版本号[^3]。
#### 方法二：检查环境变量中的路径
当按照官方指南完成 TensorRT 安装之后（无论是 .deb 文件还是 tar 文件），通常会在 `/usr/lib/x86_64-linux-gnu/` 下找到与 TensorRT 相关的库文件。可以进入该目录并通过以下 Linux 命令获取版本信息：
```bash
ls /usr/lib/x86_64-linux-gnu/ | grep libnvinfer.so.
```
上述命令将会列出所有可用的不同版本的共享对象文件，从中可以直接看出最高版本即为当前系统的默认 TensorRT 版本[^1]。
#### 方法三：查阅日志或记录
在初次设置过程中可能会保存有安装日志，在这些文档里面往往也包含了确切的软件包版本详情。另外，如果是基于 NVIDIA 提供的预编译包进行部署的话，那么下载页面本身也会注明对应的产品版本标签[^2]。
相关问题
ubuntu 判断tensorrt版本
### 如何在 Ubuntu 上检查已安装的 TensorRT 版本
为了确认当前系统中安装的 TensorRT 的具体版本，在命令行终端可以执行特定指令完成这一操作。
通过调用 `dpkg` 或者查看 TensorRT 库文件的方式能够获取到所需的信息。如果 TensorRT 是通过包管理器安装，则可以直接利用如下命令查询：
```bash
dpkg -l | grep tensorrt
```
上述命令会列出所有与 TensorRT 相关的软件包及其版本号[^1]。
另外一种方式是定位至 TensorRT 安装目录下，通常位于 `/usr/lib/x86_64-linux-gnu/` 路径内，并打印出库文件中的元数据信息以识别其确切版本：
```bash
strings /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvinfer.so | grep "TensorRT"
```
此命令将会显示包含有 TensorRT 字样的字符串以及跟随在其后的版本编号[^2]。
对于那些使用 Python API 来集成 TensorRT 的开发者来说，也可以借助 Python 解释器来检测版本：
```python
import tensorrt as trt
print(trt.__version__)
```
这段简单的脚本可以帮助快速了解环境中所使用的 TensorRT Python 绑定的具体版本[^3]。
ubuntu tensorrt安装
### 在 Ubuntu 系统中安装 TensorRT 的方法
#### 准备工作
在开始安装之前，需确认系统已满足以下条件：
- 已正确配置 CUDA 和 cuDNN 版本。
- 下载对应版本的 TensorRT 压缩包。
可以通过 NVIDIA 官方网站获取适合的操作系统和硬件架构的 TensorRT 文件[^1]。
---
#### 解压压缩包
假设已经下载了 `TensorRT-8.2.1.8.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.4.cudnn8.2.tar.gz` 到主目录下，则可以执行如下命令来解压该文件：
```bash
tar -zxvf TensorRT-8.2.1.8.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.4.cudnn8.2.tar.gz
```
此操作会创建一个新的文件夹，其中包含了 TensorRT 的库文件和其他资源[^4]。
---
#### 配置环境变量
为了使系统能够识别 TensorRT 库，在 `.bashrc` 或者其他 shell 初始化脚本中添加路径设置。例如：
```bash
export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/TensorRT/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/path/to/TensorRT/bin:$PATH
```
上述 `/path/to/` 是指实际解压后的 TensorRT 路径位置。完成编辑后运行以下命令使其生效：
```bash
source ~/.bashrc
```
这一步非常重要，因为缺少正确的环境变量可能导致程序无法加载 TensorRT 动态链接库[^3]。
---
#### Python 接口安装
如果计划通过 Python 使用 TensorRT，则需要进一步处理 wheel 文件。通常情况下，TensorRT 提供了一个预编译好的 whl 文件用于支持特定版本的 Python。比如对于 Python 3.6 可能存在名为 `tensorrt-7.0.0.11-cp36-none-linux_x86_64.whl` 的文件。
进入对应的 python 文件夹并强制重新安装指定轮子文件：
```bash
pip install --force-reinstall tensorrt-8.4.1.5-cp310-none-linux_x86_64.whl
```
注意这里使用的具体文件名应匹配所拥有的 .whl 名称以及目标解释器版本号[^2]。
此外还需要额外安装两个依赖工具 uff 和 graphsurgeon 来辅助模型转换过程:
```bash
pip install nvidia-pyindex
pip install nvidia-tensorrt
```
以上步骤完成后便可以在项目代码里引入模块测试功能是否正常运作。
---
#### 测试验证
最后编写简单的 Python 脚本来检验 TensorRT 是否成功装载:
```python
import tensorrt as trt
print(f'TensorRT version: {trt.__version__}')
```
当终端打印出类似 'TensorRT version: X.Y.Z' 这样的消息时即表明整个流程顺利完成。
---
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# 摘要
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2. 引用[3]：将指定后缀名的文件批量修改为另一种后缀名。
因此，我们需要根据用户的具体需求来编写脚本。但用户的问题描述是“批量修改文件扩展名”，这通常指的是改变已有文件的后缀名，但也可以包括给无后缀文件添加后缀。
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- 情况2