关于深度学习:ubuntu20安装tensorRT

大体来说装置的办法有两种：

• 用run装置cuda, 用wheel装置 tensorrt，益处是能够本人选驱动的版本；（大多数人抉择的的办法，也是本文介绍的办法）
• 如果想装置tensorRT的deb版本，cuda必须应用deb装置，然而cuda的deb版本装置的时候可能会笼罩你曾经装置的nvidia驱动。

一、下载

官网下载tar版本的文件。

trt官网只更新到了反对ubuntu18.04，然而这个版本是能够在ubuntu20.04上应用的。

二、装置

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

失去tensorRT文件夹，进入其中的python目录，外面提供了多种版本的tensorrt可供装置。

倡议在虚拟环境中装置。

conda create -n name python=3.7.0

留神：如果想要在python3.7中应用tensorRT，那么这里肯定要写3.7.0，否则可能报错，很坑。同理，想用3.6就写3.6.0

创立完之后conda activate name进入新环境。开始装置。

这里就装置cp37的版本，应用命令：

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

起因：python版本不统一（就是刚刚说的问题）

解决办法：确认anaconda环境中的python版本是否与要装置的tensorrt的python版本统一
找不到.so.7文件

起因：.so.7文件在解压完的源文件中的lib文件夹里，须要将它增加到环境变量中


解决办法：
1. 关上：sudo gedit ~/.bashrc
2. 在最初增加： export LD_LIBRARY_PATH="/tensorRT解压门路/lib:$LD_LIBRARY_PATH"
3. 刷新：source ~/.bashrc

装置实现后进入python输出tensorRT即可验证tensorRT是否装置胜利

不报错即胜利.

接着进入tensorRT下的uff文件夹装置whl（tensorflow会用到）

pip install uff-0.6.9-py2.py3-none-any.whl 

至此，Ubuntu与TensorRT装置胜利！

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