NVIDIA TensorRT （python win10）安装成功分享

1.TensorRT 下载

TensorRT 各个版本的下载网址（用这个网址可以跳过 老黄的调查问卷）：
https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-8x-download
https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-7x-download
https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-6x-download

主要是 for linux 也有windows

很奇怪 TensorRT 7.x 和 TensorRT 6.x 里没有python 文件夹

最后我在TensorRT 8.x 里发现
TensorRT-8.2.1.8.Windows10.x86_64.cuda-10.2.cudnn8.2 可以使用

最后用了这版，我的笔记本显卡是1660Ti

TensorRT-7.2.3.4.Windows10.x86_64.cuda-10.2.cudnn8.1文件内容：

TensorRT-8.2.1.8.Windows10.x86_64.cuda-10.2.cudnn8.2文件内容：

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2.安装

一开始安装我参考了他的，感谢作者~，但又不太一样，我改进优化了一下：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/120360288

• 2.1 配置环境：

将下载好的文件解压到一个安静的磁盘位置，然后将“X:\TensorRT-7.2.3.4\lib”添加环境变量。 环境变量位置： 此电脑图标–右键属性–高级系统设置–高级–环境变量–系统变量–path

• 2.2 安装必要的whl文件

安装 graphsurgeon、uff、onnx_graphsurgeon， 如下图所示：

安装方法是用Anaconda Prompt cd到这三个文件夹下 然后再安装，如下图所示：

记得激活需要安装的虚拟环境

如果 onnx_graphsurgeon 安装失败

可以用以下命令：

pip install onnx_graphsurgeon-0.3.12-py2.py3-none-any.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• 2.3 安装python 版本的tensorrt-8.2.1.8
  关键的来了，找到TensorRT里的python文件夹，找到对应环境的python版本，进行安装：
  

• 2.4 复制dll文件到cuda安装目录
  
  复制到：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin 下
  
  到这里就安装完成了，需要测试一下。

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3.测试

简单测试一下

import tensorrt as trt

print(trt.__version__)

这样就没问题了

4.运行

将.pt转换为.engine
.pt --> .onnx -->.engine

转换后的.engine 可以在win10平台上使用

一个轻量模型 可以从 一张图片 0.008s提速到0.004s，从 125帧/s 提升到 250帧/s，大约2倍（估计本来就快）

补充

1.如果还需要安装pycuda 如下安装网址：
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pycuda

2.如果转yolov5 的.pt权重遇到了这个问题：
Could not load library cudnn_cnn_infer64_8.dll. Error code 126
Please make sure cudnn_cnn_infer64_8.dll is in your library path!

可以参考这个老哥的方法：
https://blog.csdn.net/illumiD/article/details/123266661
成功有效，比换版本的方便多了

成功！