ubuntu18.04环境下TensorRT安装+python3.8

0 说明

本人安装TensorRT环境踩了一些坑，记录一下。主要针对出现的安装问题进行解决。正常安装步骤基本按照官网或者他人的即可，写的很详细了。

1 正常情况

正常按照官网或者参考网站安装即可。

官网：https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/install-guide/index.html#installing-tar

参考 ：https://blog.csdn.net/zong596568821xp/article/details/86077553

上述如果可以安装成功，不必继续看下面的了。

注意：用deb安装的话，需要cuda也用deb安装。我之前用的.run安装的cuda，所以只能使用tar的方式进行安装。

2 Tar File Installation

2.1 确认依赖环境

首先确认自己已经安装了TensorRT需要的依赖，如cuda, cudnn等，确认下载TensorRT的tar包的版本是对应这些依赖项的版本。

2. 2 环境变量设置

我用的ubuntu 18.04 + cuda10.2，TensorRT下载的7.2.3。

环境变量设置按照官网说的设置，有时会没有作用。可以尝试其他环境变量设置的写法进行设置。

# 官网的设置，如果没有效果可以尝试后面的设置方法
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:

# tensorRT
export LD_LIBRARY_PATH=:$LD_LIBRARY_PATH
# 例如下面这种，我用这种能够识别到
export LD_LIBRARY_PATH=/your/trt_path/TensorRT-7.2.3.4/lib:$LD_LIBRARY_PATH

设置完成后，命令行输入 下面代码启用环境即可。

source ~/.bashrc

2.3 安装python版本TensorRT

注意：官网使用sudo pip方式安装，是直接安装在了系统环境下。但是许多人是使用anaconda下面的虚拟环境的，一定不要用sudo安装，否则该环境下是找不到的tensorrt的。

安装前需要安装pycuda

pip install 'pycuda>=2019.1.1'

# 安装python的TensorRT
cd TensorRT-7.2.3.4/python
pip install tensorrt-7.2.3.4-cp38-none-linux_x86_64.whl
 
# 安装UFF,支持tensorflow模型转化
cd TensorRT-7.2.3.4/uff
pip install uff-0.6.9-py2.py3-none-any.whl
 
# 安装graphsurgeon，支持自定义结构
cd TensorRT-7.2.3.4/graphsurgeon
pip install graphsurgeon-0.4.5-py2.py3-none-any.whl

# 安装onnx_graphsurgeon
cd TensorRT-7.2.3.4/onnx_graphsurgeon
pip install onnx_graphsurgeon-0.2.6-py2.py3-none-any.whl

3 测试安装是否成功

进入python环境，import tensorrt 查看是否报错。

1.如果报错找不到tensorrt模块，说明tensorrt没有在该环境下安装成功。解决方法见上文2.3的说明。

2.如果报下面这种错误，说明环境变量设置没有起作用或者设置无效。解决方法见上文2.2的说明。

libnvinfer.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory