NVIDIA TensorRT--Installation Guide | NVIDIA Docs

一、概述

TensorRT输入网络和参数，然后生成一个优化后的运行时引擎，用于对该网络执行推理。

TensorRT有C++和python的接口。

TensorRT应用了graph optimizations图优化、layer fusion层融合以及other optimizations其他优化，同时还利用各种hily optimized kernels高度优化的内核来寻找该模型的最快实现。

TensorRT支持混合精度。

二、入门指南

安装TensorRT之前需要安装以下内容:

• 不使用python，可以不安装，包括tensorrt里面的whl文件。
• 如要要在python中使用tensorrt，还需要安装pycuda
• 安装CUDA
• 如果需要导出模型的话还需要TensorFlow或者是pytorch。如果想要TensorFlow中导出uff，则需要安装TensorRT包中的uff对应的whl。
• tensorrt支持onnx。
• tensorrt和cudnn版本最好能对应。

三、下载tensorRT

四、安装

需要安装CUDA和CUDNN

4.1、Debian安装

    1、下载与ubuntu和CPU对应的tensorrt版本

    2、修改以下命令以执

os="ubuntuxx04"
tag="cudax.x-trt8.x.x.x-yyyymmdd"
sudo dpkg -i nv-tensorrt-repo-${os}-${tag}_1-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/nv-tensorrt-repo-${os}-${tag}/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install tensorrt

如果使用python中使用的话

python3 -m pip install numpy
sudo apt-get install python3-libnvinfer-dev
python3-libnvinfer

•   如果tensorflow中使用的话

python3 -m pip install protobuf
sudo apt-get install uff-converter-tf

python中查看例子

python3 -m pip install numpy onnx
sudo apt-get install onnx-graphsurgeon

3、查看安装的tensorrt版本信息

dpkg -l | grep TensorRT

输出：

 4.4.1、在Debian使用rpm (network)的方式安装

1、安装CUDA

2、安装tensorrt

仅运行tensorrt c++应用

sudo yum install libnvinfer8 libnvparsers8 libnvonnxparsers8 libnvinfer-plugin8

还需要构建tensorrt c++ 应用

sudo yum install libnvinfer-devel libnvparsers-devel libnvonnxparsers-devel
libnvinfer-plugin-devel

在python中运行tensorrt

sudo yum install python3-libnvinfer

3、安装libnvinfer8

version="8.x.x-1.cudax.x"
sudo yum downgrade libnvinfer8-${version} libnvparsers8-${version} libnvonnxparsers8-${version} libnvinfer-plugin8-${version} libnvinfer-devel-${version} libnvparsers-devel-${version} libnvonnxparsers-devel-${version} libnvinfer-plugin-devel-${version} python3-libnvinfer-${version}

sudo yum install yum-plugin-versionlock
sudo yum versionlock libnvinfer8 libnvparsers8 libnvonnxparsers8 libnvinfer-plugin8
libnvinfer-devel libnvparsers-devel libnvonnxparsers-devel libnvinfer-plugin-devel
python3-libnvinfer

假如想要升级tensorrt或者CUDA，就需要先对libnvinfer8解除绑定。

sudo yum versionlock delete libnvinfer8 libnvparsers8 libnvonnxparsers8 libnvinferplugin8 libnvinfer-devel libnvparsers-devel libnvonnxparsers-devel libnvinfer-plugindevel python3-libnvinfer

4.5 pip 安装

pip-installable nvidia-tensorrt

nvidia-tensorrt支持python3.6~3.9 和CUDA 11.x。Linux系统和x86_64 CPUx架构，wheel文件支持centos 7、ubuntu 18.04。

在安装之前先安装NVIDIA -pyindex，也许还需要更新一下python里面的安装包

python3 -m pip install --upgrade setuptools pip
python3 -m pip install nvidia-pyindex

如果使用requirements.txt，需要在requirements.txt中添加。

--extra-index-url https://pypi.ngc.nvidia.com

步骤

1、安装tensorrt 

python3 -m pip install --upgrade nvidia-tensorrt

2、验tensorrt是否安装成功

python3
>>> import tensorrt
>>> print(tensorrt.__version__)
>>> assert tensorrt.Builder(tensorrt.Logger())

4.6. tar文件压缩

• 安装cuda、CUDNN、python
• 下载tensorrt的tar
• 解压

version="8.x.x.x"
arch=$(uname -m)
cuda="cuda-x.x"
cudnn="cudnn8.x"
tar xzvf TensorRT-${version}.Linux.${arch}-gnu.${cuda}.${cudnn}.tar.gz

• 查看解压包的文件

ls TensorRT-${version}
bin data doc graphsurgeon include lib onnx_graphsurgeon python samples targets
TensorRT-Release-Notes.pdf uff

• 将tensorrt的lib文件夹的绝对路径加入到环境变量LD_LIBRARY_PATH:

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:

• 安装tensorrt解压包中的wheel文件

cd TensorRT-${version}/python
python3 -m pip install tensorrt-*-cp3x-none-linux_x86_64.whl

• 假如需要在TensorFlow中使用tensorrt

cd TensorRT-${version}/uff
python3 -m pip install uff-0.6.9-py2.py3-none-any.whl

• 检查安装的uff

which convert-to-uff

• 安装graphsurgeon的wheel文件。

cd TensorRT-${version}/graphsurgeon
python3 -m pip install graphsurgeon-0.4.5-py2.py3-none-any.whl

• 验证安装成功
  • 确保文件安装在正确的位置。使用tree -d命令，查看lib、include、data、etc...文件夹
  • 构建和运行简单的例子。比如sampleMNIST。
  • python的例子在samples/python

4.7 zip文件安装

开始安装之前：cuda、cuDNN

步骤：

• 下载tensorRT 的zip
• 解压tensorrt-8.x.x.x.windows10.x86_64.cuda-x.x.cudnn8.x.zip
• 加入到环境变量path
• tensorRT安装有两种方式：

        a)、加入到解压的/lib到系统环境变量

               假如CUDNN没有拷贝到CUDA中，那么也需要将CUDNN的bin路径加入环境变量。

        b)、将TensorRT中/lib拷贝到CUDA的安装目录。例如C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.Y\bin。。但是CUDA路径要设置成环境变量。

• 安装tensorrt的/lib路径中的wheel：

python.exe -m pip install tensorrt-*-cp3x-none-win_amd64.whl

• 为了验证安装的有效性，直接在VS中运行sampleMNIST，并确保能用build和run。
• 加入需要在其他项目中运行tensorrt，请设置以下项:

1. 确保dll，/lib已经加入到path中，确保VC++ Directories->Excutable Directores。
2. /include设置在C/C++->General-->AdditionalDirectories。
3. 将nvinfer.lib和其他的LIB文件设置到Linker->Input->Additional Dependencies。

• 如果要使用TensorFlow或PyTorch，安装uff、graphsurgeon和onnx_graphsurgen的wheel

python3 -m pip install \graphsurgeon\graphsurgeon-0.4.5-py2.py3-none-any.whl
python3 -m pip install \uff\uff-0.6.9-py2.py3-none-any.whl
python3 -m pip install \onnx_graphsurgeon\onnx_graphsurgeon-0.3.12-py2.py3-
none-any.whl

4.8 附加安装方法

TensorRT container、NVIDIA JetPack™、NVIDIA DRIVE®
 

五、TensortRT升级

5.1在ubuntu和windows上

5.1.1 从TensorRT 8.0.x升级到 TensorRT 8.4.x

使用一个Debian文件

• Debian包可以直接升级，并且其他的依赖文件都会直接升级

os="ubuntuxx04"
tag="cudax.x-trt8.x.x.x-yyyymmdd"
sudo dpkg -i nv-tensorrt-repo-${os}-${tag}_1-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install tensorrt libcudnn8

sudo apt-get install python3-libnvinfer-dev

• uff-converter 和 graphsurgeon也要升级

sudo apt-get install uff-converter-tf graphsurgeon-tf onnx-graphsurgeon

• 升级后记得检查一下/usr/src/tensorrt和对应的版本是不是对应 dpkg -l tensorrt
• 假如Debian安装方式是使用tar文件的话，更新的时候就不会将之前版本的信息删除掉。除非按照之前安装的方式删除，最好能把之前版本的删除掉以避免，出现冲突
• 假如cuda是network安装的，那么更新的时候libcudnn8应该从tensorrt的资源包中更新到cuda版本当中

  version="8.4.x.x-1+cudax.x"
  sudo apt-get install libcudnn8=${version} libcudnn8-dev=${version}
  sudo apt-mark hold libcudnn8 libcudnn8-dev

使用tar文件

• 直接一步步的安装，可以有多个版本。
• 要替换之前Debian安装包方式安装的文件，那么tar方式安装不会删除以前安装的，可以自己移除掉libnvinfer8,libnvinfer-dev,libnvinfer-samples

使用zip文件

• 直接一步步的安装，可以有多个版本
• 设置环境变量，或者把文件直接拷贝到之前的cuda目录

5.2 ReadHat和CentOS

 六、卸载tensorRT

关于这个任务

• 如果是tar或者是zip形式安装的，可以直接删除对应文件，如果有额外增加环境变量，那把相对的环境变量也删除掉。
• 如果是Debian或者RPM安装方式，跟寻一下步骤删除。

步骤

• 卸载libnvinfer8

sudo apt-get purge "libnvinfer*"
sudo apt-get purge "nv-tensorrt-repo*"

sudo yum erase "libnvinfer*"
sudo yum erase "nv-tensorrt-repo*"

• 卸载uff-converter-tf, graphsurgeon-tf, and onnx-graphsurgeon

sudo apt-get purge graphsurgeon-tf onnx-graphsurgeon

sudo yum erase graphsurgeon-tf onnx-graphsurgeon

上面的命令会将uff-converter-tf一起删除掉，如果希望仅删除uff-converter-tf，则

sudo apt-get purge uff-converter-tf

sudo yum erase uff-converter-tf

如果想只删除graphsurgeon-tf

sudo apt-get autoremove

sudo yum autoremove

• 卸载python Tensorrt

sudo pip3 uninstall tensorrt

• 卸载python uff

sudo pip3 uninstall uff

• 卸载python GraphSurgeon

sudo pip3 uninstall graphsurgeon

• 卸载python ONNX GraphSurgeon

sudo pip3 uninstall onnx-graphsurgeon

七、安装PyCUDA

要记得首先升级CUDA，然后在安装PyCUDA。NumPy已经安装了。

PyCUDA不是必须安装的，它通过python调用CUDA接口，并且某些例子中可能用到。

PyCUDA的特性包括

• 将CUDA映射到python
• 启用运行时代码生成run-time code generation (RTCG)，以生成灵活、快速、自动调优的代码。
• 增加了健壮性:自动管理对象生存期，自动错误检查
• 添加的便利:带有现成的on-GPU线性代数，简化，搜索。
• 用于FFT和LAPACK的附加组件包。
• 快。接近于零的包装开销。

安装pycuda之前首先确保nvcc在环境变量中

python -m pip install 'pycuda<2021.1'

7.1 更新CUDA

需要在CUDA安装或者更新之后再安装pycuda。

1. 卸载PyCUDA
2. 更新CUDA
3. 安装pycuda

pip install 'pycuda<2021.1'

八、排错