win10+cuda11.4+cudnn8.4+TensorRT-8.4.1.5环境配置

一、安装cuda、cudnn和tensorRT
需要下载的文件：

cuda11.4下载地址：

CUDA版本列表

cudnn下载地址：

CUDNN版本列表

tensorRT下载地址：

tensorrt版本列表

        其中下载tensorrt后会发现其实文件名里已经有建议的cuda、cudnn建议版本，如：TensorRT-8.4.1.5.Windows10.x86_64.cuda-11.6.cudnn8.4.zip，其中的cuda-11.6指的是最高支持cuda-11.6

当然，下载tensorrt界面就已经有得选以及说明，GA是指稳定版：

CUDNN也是，有自己相对应的版本：

安装步骤：

1、先安装CUDA，无脑直接一直下一步即可。

安装完后到cmd那里查看一下是否安装成功：

cmd中输入nvcc -V 能够显示出版本号即可：

如果没成功，那就是环境变量没加：

 2、将下载好的cudn和nTensorRT分别解压，并分别将两个解压后的文件夹内的：bin\, include, lib\ 目录复制到cuda安装路径下，cuda的默认安装路径为:

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4

-----------------------------------------------  小插曲  ----------------------------------------------------------------------------

如果想要python也能使用tensorRT，那么：

先安装Python：下载地址：python官方下载

下载后无脑一直下一步安装，记得勾选上选项：path to your environment 

安装好后到cmd里验证Python安装情况：

然后更新pip：

pip install --upgrade pip --user

最后到解压的tensorRT目录：D:\installfile\TensorRT-8.4.1.5\python

 使用pip进行安装：

pip install tensorrt-8.4.1.5-cp39-none-win_amd64.whl

 --------------------------------------------------  end  ----------------------------------------------------------------------------

二、使用tensorRT自带的测试程序测试是否安装成功（需要提前安装vs2017）

1、进入tensorRT解压的文件夹：D:\installfile\TensorRT-8.4.1.5\samples\sampleMNIST打开该项目。

2、配置vs2017工程项目：

右击项目------>属性

 1）配置windows SDK版本：

2）配置包含目录和库目录

 包含目录配置上CUDA的include文件夹所在的路径：

  库目录配置上CUDA的lib、x64文件夹所在的路径：

 需要说明的是：由于前面步骤以及将CUDNN以及tensorRT的bin、lib以及include目录都以及复制到CUDA的目录下，所以这里加上包含目录和库目录的路径其实也是一起将CUDNN以及tensorRT的bin、lib以及include的目录包含进去了。

当然，前面可不用将CUDNN以及tensorRT的bin、lib以及include复制到CUDA的文件夹下，不复制的话那现在vs2017的配置上就得加上CUDNN以及tensorRT的的include以及lib的目录。

3）添加代码：

代码中添加一个语句：getchar()

这是为了后面运行程序时能停留在打印信息上，不然一晃而过看不到打印信息。 

4）重新编译代码：

右击项目名----> 重新生成

 编程通过：

 5）运行代码：

 当然，也可以到路径：D:\installfile\TensorRT-8.4.1.5\bin下运行生成的exe：

这个文件是在编译代码的时候生成的可执行文件。 

 至此，tensorRT环境安装完毕！