解壓安裝包
version="6.0.1.8"
os="ubuntu-16.04"
arch=$(uname -m)
cuda="cuda-10.2"
cudnn="cudnn7.6"
tar xzvf tensorrt-$.$.$-gnu.$.$.tar.gz
解壓得到tensorrt-6.0.1.8的資料夾，將裡邊的lib絕對路徑新增到環境變數中
export ld_library_path=$ld_library_path:/home/qian/tensorrt-6.0.1.8/lib
安裝tensorrt
cd tensorrt-$/python
# if using python 2.7:
sudo pip2 install tensorrt-*-cp27-none-linux_x86_64.whl
# if using python 3.x:
sudo pip3 install tensorrt-*-cp3x-none-linux_x86_64.whl
安裝python uff wheel檔案。僅當計畫將tensorrt與tensorflow一起使用時，才需要此選項。
cd tensorrt-$/uff
# if using python 2.7:
sudo pip2 install uff-0.6.9-py2.py3-none-any.whl
# if using python 3.x:
sudo pip3 install uff-0.6.9-py2.py3-none-any.whl
# in either case, check the installation with:
which convert-to-uff
install the python graphsurgeon wheel file.
cd tensorrt-$/graphsurgeon
# if using python 2.7:
sudo pip2 install graphsurgeon-0.4.5-py2.py3-none-any.whl
# if using python 3.x:
sudo pip3 install graphsurgeon-0.4.5-py2.py3-none-any.whl
為了避免後邊deepstream找不到tensorrt的庫，建議把tensorrt的庫和標頭檔案新增到系統路徑下
# tensorrt路徑下
sudo cp -r ./lib/* /usr/lib
sudo cp -r ./include/* /usr/include
如果要使用python介面的tensorrt，則需要安裝pycuda
pip install 『pycuda>=2019.1.1『
測試cd ~/tensorrt-6.0.1.8/samples/
sudo make
cd ../bin
./sample_int8 mnist
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