ubuntu安装TensorRT及api
时间: 2025-03-13 20:07:44 浏览: 36
### 安装TensorRT及其API文档和使用教程
#### TensorRT安装流程
在Ubuntu系统中安装TensorRT需要关注CUDA与cuDNN的版本兼容性。以下是具体的安装过程:
1. **确认环境依赖**
需要先确定已安装的CUDA和cuDNN版本,确保它们与目标TensorRT版本匹配[^3]。如果尚未安装CUDA或cuDNN,则需按照官方指南完成安装。
2. **下载TensorRT安装包**
访问NVIDIA官网并进入TensorRT下载页面,选择适合当前系统的版本。例如,在Ubuntu 16.04环境下可以选择`TensorRT-7.2.3.4.Ubuntu-16.04.x86_64-gnu.cuda-11.0.cudnn8.1.tar.gz`作为安装文件[^2]。
3. **解压安装包**
将下载好的`.tar.gz`压缩包放置到指定目录后执行如下命令进行解压:
```bash
tar -xzvf TensorRT-<version>.tar.gz
```
解压完成后会生成一个名为`tensorrt`的文件夹,其中包含了库文件、头文件以及其他资源。
4. **设置环境变量**
修改用户的shell配置文件(如`.bashrc`),添加以下路径以便程序能够正确调用TensorRT功能:
```bash
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/path/to/tensorrt/lib
```
5. **验证安装成功与否**
使用样例测试脚本来检验TensorRT是否正常工作。通常情况下,安装包内附带了一些简单的例子供开发者参考运行效果。
#### API文档获取途径
为了更好地利用TensorRT开发高性能推理应用,可以查阅其详尽的技术资料。主要来源包括但不限于以下几个方面:
- NVIDIA官方网站提供了最新版次的手册链接地址;
- GitHub仓库里也有开源项目贡献者整理出来的学习笔记可供借鉴;
- 社区论坛讨论帖子里往往隐藏着不少实用技巧提示。
#### 使用教程推荐
针对初学者而言,可以从基础概念入手逐步深入理解整个框架的工作原理。这里列举几个常见的入门级主题方向供大家探索尝试:
- 学习如何构建基本网络模型并通过Python接口加载预训练权重参数实现前向传播计算操作;
- 掌握序列化/反序列化进程从而保存优化后的引擎用于后续部署场景当中;
- 实践多线程并发处理机制提升整体吞吐量表现水平等等。
```python
import tensorrt as trt
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
def build_engine(onnx_file_path, engine_file_path):
with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, \
builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)) as network,\
trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser:
config = builder.create_builder_config()
runtime = trt.Runtime(TRT_LOGGER)
with open(onnx_file_path, 'rb') as model:
if not parser.parse(model.read()):
print('Failed to parse the ONNX file')
exit()
plan = builder.build_serialized_network(network, config)
with open(engine_file_path, "wb") as f:
f.write(plan)
```
上述代码片段展示了基于ONNX格式转换成TensorRT Engine的核心逻辑部分。
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