大体来说安装的方法有两种:
- 用run安装cuda, 用wheel安装 tensorrt,好处是可以自己选驱动的版本;(大多数人选择的的方法,也是本文介绍的方法)
- 如果想安装tensorRT的deb版本,cuda必须使用deb安装,然而cuda的deb版本安装的时候可能会覆盖你已经安装的nvidia驱动。
一、下载
官网下载tar版本的文件。
trt官网只更新到了支持ubuntu18.04,但是ubuntu18.04的版本是可以在ubuntu20.04上应用的。
二、安装
下载之后解压:
tar -xzvf c-7.2.3.4.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-11.1.cudnn8.1.tar.gz
得到tensorRT文件夹,进入其中的python目录,里面提供了多种版本的tensorrt可供安装。
建议在虚拟环境中安装。
conda create -n name python=3.7.0
注意:如果想要在python3.7中使用tensorRT,那么这里一定要写3.7.0
,否则可能报错,很坑。同理,想用3.6就写3.6.0
创建完之后conda activate name
进入新环境。开始安装。
这里就安装cp37的版本,使用命令:
pip install tensorrt-7.2.3.4-cp37-none-linux_x86_64.whl
可能的报错:
ERROR: tensorrt-7.2.3.4-cp37-none-linux_x86_64.whl is not a supported wheel on this platform
原因:python版本不一致(就是刚刚说的问题)
解决办法:确认anaconda环境中的python版本是否与要安装的tensorrt的python版本一致
找不到.so.7文件
原因:.so.7文件在解压完的源文件中的lib文件夹里,需要将它添加到环境变量中
解决办法:
1. 打开:sudo gedit ~/.bashrc
2. 在最后添加: export LD_LIBRARY_PATH="/tensorRT解压路径/lib:$LD_LIBRARY_PATH"
3. 刷新:source ~/.bashrc
安装完成后进入python输入tensorRT即可验证tensorRT是否安装成功
不报错即成功.
接着进入tensorRT下的uff文件夹安装whl(tensorflow会用到)
pip install uff-0.6.9-py2.py3-none-any.whl
至此,Ubuntu与TensorRT安装成功!
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