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 1.下载网址NVIDIA TensorRT 8.x Download | NVIDIA Developer

TensorRT不同的版本依赖于不同的cuda版本和cudnn版本。根据自己电脑的cuda版本和cudnn版本来决定要下载哪个TensorRT版本

查看cudnn版本

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

或者：

cudnn文件存在于/usr/include/文件夹下。cd进入/usr/include/文件夹，查看cudnn的版本：

cd /usr/include/
cat cudnn_version.h

cudnn升级参考：Linux之cudnn升级方法_宗而研之的博客-CSDN博客

2.安装trt：

首先解压下载的TensorRT安装包

tar -xzvf TensorRT-8.5.1.7.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.8.cudnn8.6.tar.gz

 添加环境变量

vim ~/.bashrc
export LD_LIBRARY_PATH=/path/TensorRT-8.5.1.7/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export LIBRARY_PATH=/path/TensorRT-8.5.1.7/lib::$LIBRARY_PATH

这里的path换成你自己的TensorRT路径。保存退出后，执行：

source ~/.bashrc

• python调用TensorRT API
  进入TensorRT文件夹下的python文件夹，执行以下命令，安装python接口的tensorrt。

 pip install ./tensorrt-8.5.1.7-cp38-none-linux_x86_64.whl 

这里的cpXX对应的是你的python版本。

 uff组件
进入uff文件夹，安装uff组件。pip install ./uff-0.6.9-py2.py3-none-any.whl 

 安装graphsurgeon
进入graphsurgeon文件夹，执行以下命令：pip install ./graphsurgeon-0.4.6-py2.py3-none-any.whl 

安装onnx_graphsurgeon
进入onnx_graphsurgeon文件夹，执行以下命令：

pip install ./onnx_graphsurgeon-0.3.12-py2.py3-none-any.whl 

综上我们已经安装了python调用TensorRT的一些库。除此之外，我们还要安装pycuda库，使用pip install安装即可。

3.验证TensorRT是否安装正确，cd进入samples文件夹

cd samples
make -j8

 如果环境什么都没出错的话，这里编译是会很顺利的。然后cd进入bin文件夹，

cd ..
cd bin
./sample_onnx_mnist

至此结束