Window10下安装TensorRT-8.2

版本信息:

pytorch：1.7.1

python：3.7

cuda：10.2

cudnn：8.2.0

1.下载TensorRT-8.2.5.1

2.下载完成后解压，解压完成后：

将 TensorRT-8.2.5.1\include中头文件 copy 到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include
将TensorRT-8.2.5.1\lib 中所有lib文件 copy 到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64
将TensorRT-8.2.5.1\lib 中所有dll文件copy 到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin
用VS2019 打开 TensorRT-8.2.5.1\samples\sampleMNIST\sample_mnist.sln工程，选择release版本重新生成解决方案，编译成功之后开始运行，若出现类似下图的数字，表示配置成功

3.进入conda环境：

conda activate ddaction
cd E:\TensorRT-8.2.5.1
pip install python/tensorrt-8.2.5.1-cp37-none-win_amd64.whl
pip install uff/uff-0.6.9-py2.py3-none-any.whl
pip install graphsurgeon/graphsurgeon-0.4.5-py2.py3-none-any.whl
pip install onnx_graphsurgeon/onnx_graphsurgeon-0.3.12-py2.py3-none-any.whl

测试：

>>>python 
>>>import tensorrt
>>>print(tensorrt.__version__)