TensorRT 8+Ubuntu20.04安装
1、下载TensorRT库
链接：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-8x-download
本次下载：TensorRT 8.2 GA for Linux x86_64 and CUDA 11.0, 11.1, 11.2, 11.3, 11.4 and 11.5 TAR Package
下载获得的压缩包文件名：TensorRT-8.2.1.8.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.4.cudnn8.2.tar.gz
2、解压缩
（1）选择在opt中解压缩（其他位置也可以）
先移动至/opt文件夹内
sudo cp TensorRT-8.2.1.8.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.4.cudnn8.2.tar.gz /opt解压缩（因为是在/opt内，所以需要sudo，其他位置不需要）
sudo tar -zxvf TensorRT-8.2.1.8.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.4.cudnn8.2.tar.gz解压缩后通过ls查看opt文件夹，可以发现有一个TensorRT-8.2.1.8文件夹
/opt$ ls
google TensorRT-8.2.1.8 TensorRT-8.2.1.8.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.4.cudnn8.2.tar.gz3、添加环境变量
添加TensorRT的lib路径，首先
gedit ~/.bashrc将lib路径添加进~/.bsashrc，路径需要根据自身情况进行调整，我的如下：
export LD_LIBRARY_PATH=/opt/TensorRT-8.2.1.8/lib:$LD_LIBRARY_PATH使其生效
source ~/.bashrc4、pip安装对应的TensorRT库
一定要使用pip本地安装tar附带的whl包
查看TensorRT-8.2.1.8文件夹内部
/opt/TensorRT-8.2.1.8$ ls
bin doc include onnx_graphsurgeon samples TensorRT-Release-Notes.pdf
data graphsurgeon lib python targets uff切换到python目录
cd python查看python文件夹内部
/opt/TensorRT-8.2.1.8/python$ ls
tensorrt-8.2.1.8-cp36-none-linux_x86_64.whl tensorrt-8.2.1.8-cp38-none-linux_x86_64.whl
tensorrt-8.2.1.8-cp37-none-linux_x86_64.whl tensorrt-8.2.1.8-cp39-none-linux_x86_64.whl有4个对应不同python版本的whl文件
进入需要的conda环境中
conda activate py36pip安装对应的TensorRT库，环境是python3.6.7，故选择cp36的whl文件
pip3 install tensorrt-8.2.1.8-cp36-none-linux_x86_64.whl见到successfully installed即安装成功
/opt/TensorRT-8.2.1.8/python$ pip3 install tensorrt-8.2.1.8-cp36-none-linux_x86_64.whl
Processing ./tensorrt-8.2.1.8-cp36-none-linux_x86_64.whl
Installing collected packages: tensorrt
Successfully installed tensorrt-8.2.1.85、测试
进入python环境尝试import
/opt/TensorRT-8.2.1.8/python$ python
Python 3.6.7 | packaged by conda-forge | (default, Mar 4 2020, 16:55:12)
[GCC 7.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorrt没有报错，即python接口没有问题
参考：
TensorRT 8.2.1.8 安装笔记(超全超详细)|Docker 快速搭建 TensorRT 环境 - 知乎