tensorrt 22.04 ubuntu
时间: 2025-05-13 11:49:00 浏览: 19
### 安装和配置 TensorRT 22.04 版本
要在 Ubuntu 22.04 上安装和配置 TensorRT 22.04,需要完成以下几个方面的设置:CUDA 的安装、cuDNN 的安装以及 TensorRT 的具体部署。
#### CUDA 和 cuDNN 配置
为了支持 TensorRT 运行所需的 GPU 加速功能,必须先正确安装兼容版本的 CUDA 和 cuDNN。以下是具体的步骤:
- **删除旧版 CUDA 并创建软链接**
如果之前已经安装过其他版本的 CUDA,则可以通过以下命令移除现有版本并重新创建指向所需版本的软链接[^2]:
```bash
sudo rm -rf /usr/local/cuda
sudo ln -s /usr/local/cuda-11.8 /usr/local/cuda
```
这一步确保系统能够识别最新指定的 CUDA 路径 `/usr/local/cuda`,从而避免因路径冲突引发的问题。
- **验证 CUDA 是否正常工作**
通过编译 NVIDIA 提供的标准示例程序来确认 CUDA 已经被正确安装。可以尝试运行如下命令以构建 `deviceQuery` 测试工具,并查看其输出是否表明设备初始化成功。
```bash
cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
make
./deviceQuery
```
上述操作完成后应显示当前硬件的相关参数列表,证明驱动与库之间建立了有效连接[^1]。
#### 下载与解压 TensorRT 压缩包
前往官方下载页面获取对应平台架构下的预编译二进制文件或者源码压缩包。对于 Linux x86_64 构架而言通常会选择 `.tar.gz` 类型归档文件进行本地化处理。
假设已获得名为 `NVIDIA-TensorRT-8.5.3.1.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.8.cudnn8.tar.gz` 的目标资源,在终端输入下面指令将其提取到合适目录下:
```bash
mkdir ~/software && tar zxvf NVIDIA-TensorRT*.tar.gz -C ~/software/
```
#### 设置环境变量
为了让操作系统找到必要的动态链接库位置,需调整 shell profile 文件中的 PATH 及 LD_LIBRARY_PATH 参数定义。编辑用户的主目录内的 .bashrc 或者全局范围适用的 /etc/profile.d/tensorrt.sh 添加类似这样的条目:
```bash
export TENSORRT_DIR=~/software/TensorRT-8.5.3.1
export PATH=$TENSORRT_DIR/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$TENSORRT_DIR/lib:$LD_LIBRARY_PATH
source ~/.bashrc # 如果修改的是个人配置则刷新生效;如果是系统级更改记得重启session或log out再 log back in.
```
#### 测试 TensorRT 功能性
最后一步就是检验整个流程下来所搭建起来的基础框架能否正常使用。按照先前提到的方法进入样例项目所在区域执行 Makefile 编译过程后再调用最终产物验证效果如何。
```bash
cd ~/software/TensorRT-8.5.3.1/samples/sampleOnnxMNIST
make -j$(nproc)
./sample_onnx_mnist
```
假如一切顺利的话屏幕上会打印出关于 ONNX MNIST 数据集预测分类的结果摘要信息[^3]。
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