ubuntu20.04和cuda10.1安装tensorrt
时间: 2025-05-05 19:05:17 浏览: 45
### 安装 TensorRT 的前提条件
为了成功安装 TensorRT,在 Ubuntu 20.04 上需先完成 CUDA 10.1 和 cuDNN 7.6.5 的安装[^1]。确认这些组件已正确部署对于后续操作至关重要。
### 准备工作
确保系统已经更新至最新状态:
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
```
### 下载并安装 NVIDIA 驱动程序
如果尚未安装适合 GPU 的驱动程序,则需要下载对应版本的 NVIDIA 显卡驱动,并按照官方指导完成安装。这一步骤不在本指南范围内,建议查阅NVIDIA官方网站获取具体说明。
### 获取 TensorRT 软件包
访问[NVIDIA Developer](https://developer.nvidia.com/tensorrt)页面注册账号后可以找到适用于不同平台和CUDA版本的TensorRT软件包。选择与当前环境匹配的版本进行下载。
针对Ubuntu 20.04 LTS以及CUDA 10.1组合,推荐使用通过`.deb`文件形式发布的稳定版TensorRT库来简化安装流程。
### 执行安装命令
假设选择了 `.deb` 文件作为分发介质,可以通过如下方式执行本地安装:
```bash
# 替换下面路径为你实际保存.deb文件的位置
cd ~/Downloads/
sudo dpkg -i tensorrt*.deb
```
上述命令会自动解析依赖关系并将必要的资源添加到系统的环境中去[^2]。
### 设置环境变量
为了让编译器和其他工具能够识别新加入的库位置,编辑 `~/.bashrc` 或者 `/etc/profile.d/nvidia.sh` 添加以下内容:
```bash
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/lib/x86_64-linux-gnu
export PATH=/usr/bin:$PATH
source ~/.bashrc # 应用更改
```
重启终端使设置生效。
### 测试安装成果
最后验证是否能正常调用TensorRT API函数,可以从Python交互模式尝试导入模块来进行简单测试:
```python
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
from tensorflow.python.compiler.tensorrt import trt_convert as trt
print(trt.is_tensorrt_enabled())
```
这段脚本不仅检验了 TensorFlow 对 TensorRT 支持情况,同时也间接证明了整个集成过程的成功与否。
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