TensorRT超级教程：轻松驾驭Linux环境的CUDA、cuDNN和TensorRT安装
2023-07-25 01:32:38
TensorRT：深度学习推理的加速利器
卷起袖子，让我们开始吧！
踏入深度学习的奇妙世界，TensorRT 将成为你的得力助手，加速模型推理，释放无限可能。让我们一步步揭开其安装与部署的秘密。
CUDA 安装
CUDA 是 TensorRT 的基石，负责处理 GPU 计算。从英伟达官网下载符合你系统版本的 CUDA，按照指示一路安装，别忘了将 CUDA 路径添加到环境变量中。
cuDNN 安装
cuDNN 提供针对深度学习任务优化的高性能库。访问 NVIDIA 官网下载与 CUDA 版本匹配的 cuDNN，解压后将文件拷贝到 CUDA 安装目录的指定文件夹，并将其路径添加到环境变量中。
TensorRT 安装
重头戏来啦！从 NVIDIA 官网下载 TensorRT，选择适用于你系统的版本。安装过程如沐春风，一路点击下一步即可。别忘了将 TensorRT 路径也添加到环境变量中。
开箱即用！TensorRT 极速体验
恭喜你，安装大功告成，是时候见证 TensorRT 的强大威力了！
使用 Python 部署 YOLOv5 模型
借助 TensorRT Python API，你可以轻松部署 YOLOv5 模型。几行代码即可完成推理和部署，感受 TensorRT 惊人的性能。
import tensorrt as trt
# 加载模型
model = trt.load_network("yolov5.trt")
# 创建推理引擎
engine = trt.InferenceEngine(model)
# 执行推理
outputs = engine.execute([image_data])
# 后处理输出
boxes = outputs[0]
scores = outputs[1]
使用 C++ 部署 YOLOv5 模型
如果你偏爱 C++，TensorRT 也为你准备了 C++ API。代码简洁高效，性能丝毫不逊色。
#include <NvInfer.h>
using namespace nvinfer1;
// 加载模型
ICudaEngine* engine = loadFromFile("yolov5.trt");
// 创建推理上下文
IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();
// 执行推理
context->execute(1, &image_data);
// 后处理输出
float* boxes = context->getBindingData("boxes");
float* scores = context->getBindingData("scores");
助你飞得更高！TensorRT 的无限可能
TensorRT 不仅限于部署 YOLOv5 模型，它还可以应对各种深度学习模型，包括 ResNet、MobileNet 等，涵盖图像分类、目标检测、自然语言处理等广泛领域。
常见问题解答
-
TensorRT 与 TensorFlow 和 PyTorch 有什么区别？
TensorRT 是一个专门用于模型推理的优化框架，而 TensorFlow 和 PyTorch 主要用于模型训练和开发。 -
TensorRT 可以部署哪些类型的模型？
TensorRT 可以部署各种深度学习模型，包括 CNN、RNN、Transformer 等。 -
TensorRT 可以在哪些平台上运行？
TensorRT 支持 Linux、Windows 和 Android 等多个平台。 -
如何提高 TensorRT 的推理速度？
通过调整批处理大小、数据格式和推理精度等参数，可以进一步提升 TensorRT 的推理速度。 -
TensorRT 是否需要 GPU 才能运行？
是的，TensorRT 需要 NVIDIA GPU 才能运行。
