TensorRT在ubuntu上有两种方式安装:.deb文件/tar文件。
这里介绍通过.tar文件安装的过程。
cuda 9.0
cudnn 7.6.5
anaconda 3.6
进入下载链接https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download
点击 Download Now(需要登录英伟达账号,没有的注册一个)
选择下载的版本
完成问卷调查
选择同意协议
根据自己的系统版本和 CUDA 版本,选择安装包,如图所示(如果是完整安装,建议选择Tar File Install Packages,这样可以自行选择安装位置)
在命令行里解压tar文件
tar xzf TensorRT-6.0.1.5.Ubuntu-16.04.x86_64-gnu.cuda-9.0.cudnn7.6.tar.gz
解压之后应该有lib include data等子文件
- ls TensorRT-6.0.1.5
- bin data doc graphsurgeon include lib python samples targets TensorRT-Release-Notes.pdf uff
- sudo gedit ~/.bashrc
- # 添加一行
- export LD_LIBRARY_PATH=/home/zhy/Downloads/soft/TensorRT-6.0.1.5/lib:$LD_LIBRARY_PATH
- source ~/.bashrc
注意:执行这步操作时先进入anaconda的环境中
- conda activate yolov5
-
- cd TensorRT-6.0.1.5/python
- pip install tensorrt-6.0.1.5-cp37-none-linux_x86_64.whl
如果使用tensorflow的话,需要安装UFF的.whl文件(optional)
- cd TensorRT-6.0.1.5/uff
- pip install uff-0.6.5-py2.py3-none-any.whl
安装python graphsurgeon的whl文件
- cd /TensorRT-6.0.1.5/graphsurgeon
- pip graphsurgeon-0.4.1-py2.py3-none-any.whl

验证是否安装成功,兩種方式
在anaconda环境下打开python
- import tensorrt
- tensorrt.__version__
- '6.0.1.5'

在命令行中运行以下代码
- cd TensorRT-6.0.1.5/samples/sampleMNIST
- make
- cd TensorRT-6.0.1.5/bin
- ./sample_mnist

上边都做完之后,使用trtexec转换onnx到engine或者在python下使用tensorrt报错:
ImportError: libnvinfer.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory
在/etc/ld.so.conf里面加一行/home/zhy/Downloads/soft/TensorRT-6.0.1.5/lib,然后sudo ldconfig.