Windows上tensorrt
时间: 2025-03-30 22:11:54 浏览: 27
### 在 Windows 上安装和配置 TensorRT
要在 Windows 平台上成功安装和配置 TensorRT,需遵循以下流程:
#### 1. 环境准备
确保计算机满足基本硬件和软件需求。具体来说:
- **操作系统**: 支持的操作系统为 Windows 10 和更高版本[^2]。当前测试机环境为 Windows 11 (版本号 22621.1413),因此完全兼容。
- **显卡驱动**: 已安装最新的 NVIDIA GeForce Game Ready 驱动程序 (版本 531.29)[^2]。
- **CUDA Toolkit**: 安装与 TensorRT 兼容的 CUDA 版本。在此案例中,已安装 CUDA 11.8。
验证 CUDA 是否正确安装可以通过命令 `nvcc -V` 检查其版本信息[^5]。
#### 2. 安装 cuDNN
cuDNN 是深度神经网络训练的关键依赖项之一。下载适用于 CUDA 11.8 的 cuDNN 库,并将其解压至指定目录。随后将 cuDNN 文件复制到 CUDA 安装路径下的相应子目录中。
#### 3. 下载 TensorRT
访问官方 NVIDIA Developer Portal 页面 (<https://developer.nvidia.com/tensorrt/download>),登录账户后可获取 TensorRT 软件包。选择与现有 CUDA 版本匹配的发行版进行下载[^4]。
#### 4. 解压缩并设置动态链接库
将下载好的 TensorRT 压缩包解压至目标文件夹(例如 `D:\TensorRT-10.0.0.6.Windows10.win10.cuda-11.8`)。接着执行以下操作:
- 将解压后的 `\lib` 子目录中的 `.dll` 动态链接库文件拷贝到 CUDA 安装路径内的 `bin` 目录下。
#### 5. Python 接口安装
为了能够在 Python 中调用 TensorRT API,需要进一步完成 Python 包的安装工作。假设已在 Anaconda 或其他工具创建好虚拟环境,则按照如下方法处理:
- 启动终端窗口,激活所需的 Conda 虚拟环境;
- 使用 `pip install` 命令加载位于上述路径里的特定 WHL 文件。例如,在桌面找到该轮子文件并通过拖拽方式构建完整的指令字符串:`pip install D:\Desktop\TensorRT-10.0.0.6.Windows10.win10.cuda-11.8\TensorRT-10.0.0.6\python\tensorrt-*.whl`[^1][^4]。
#### 6. 测试安装成果
最后一步是对整个部署过程加以检验。尝试导入模块来确认一切正常运作无误:
```python
import tensorrt as trt
print(f'TensorRT version {trt.__version__}')
```
如果未抛出异常且打印出了预期版本号,则表明 TensorRT 成功集成到了开发环境中[^3]。
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