1 TensorRT下载

  • 下载与TensorRT相匹配的CUDA和cuDNN版本:https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/archives/tensorrt-853/support-matrix/index.html

  • 下载TensorRT:https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-8x-download

2 配置

  • 将tensorrt的lib路径加到环境变量(不然在导出engine时会报:找不到‘nvinfer.dll’)

  • 包含目录

  • 库目录

  • 链接器:(3个lib路径中的.lib文件都需要)

Tip:

可以在路径中输入cmd,弹出命令窗口

然后在该路径下输入 dir ./b 回车

nvinfer.lib
nvinfer_plugin.lib
nvonnxparser.lib
nvparsers.lib
cudart.lib
opencv_world455.lib

3. 模型导出

  • python环境安装TensorRT

在TensorRT路径下的python文件夹中找到对应的whl,pip install xxx.whl

pip install tensorrt-8.5.3.1-cp39-none-win_amd64.whl

如果在导出模型是报错找不到zlibwapi.dll,将以下文件放入tensorrt的lib文件夹

链接:https://pan.baidu.com/s/1FxZmjERXtBnumkQ2Nhwczw
提取码:ycan

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