TensorRT 7.0在Linux环境下的安装与Python API接口实践

引言

TensorRT是NVIDIA推出的一个高性能深度学习推理（Inference）引擎，它针对NVIDIA的GPU进行优化，可以加速深度学习模型的部署。TensorRT支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch、ONNX等。本文将介绍如何在Linux环境下安装TensorRT 7.0，并展示如何使用Python API进行开发。

1. 安装TensorRT

1.1 环境准备

确保您的Linux系统满足以下要求：

• 64位Ubuntu 18.04或更高版本
• NVIDIA GPU，CUDA 10.1或更高版本
• Python 3.6或更高版本

1.2 安装TensorRT

您可以从NVIDIA官方网站下载TensorRT安装包。下载完成后，按照以下步骤进行安装：

# 解压安装包
tar -xzvf TensorRT-7.0.0.11.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-10.1.cudnn8.0.tar.gz
# 进入解压后的目录
cd TensorRT-7.0.0.11/
# 安装TensorRT
sudo ./tensorrt-installation/install-tensorrt.sh

安装过程中，您可能需要接受许可协议并输入管理员密码。

2. 安装Python API接口

TensorRT提供了Python API接口，方便您使用Python进行模型优化和推理。要安装Python API接口，请执行以下命令：

# 进入TensorRT安装目录
cd /usr/lib/tensorrt/
# 安装Python API接口
sudo python3 -m pip install tensorrt==7.0.0.11

安装完成后，您可以在Python中使用import tensorrt来导入TensorRT库。

3. 测试TensorRT中的测试用例

TensorRT提供了一些测试用例，用于验证安装的有效性。您可以通过以下步骤来运行这些测试用例：

3.1 下载测试用例

从NVIDIA官方网站下载TensorRT的测试用例。下载完成后，解压到适当的位置。

3.2 运行测试用例

进入测试用例目录，按照说明文件运行测试用例。一般来说，测试用例会提供运行脚本和相应的配置文件。

例如，运行一个名为sample_ssd的测试用例，可以执行以下命令：

# 进入测试用例目录
cd path/to/TensorRT/samples/python/sample_ssd
# 运行测试用例
python3 sample_ssd.py

测试用例会输出模型的推理结果和性能数据，您可以通过这些数据来评估TensorRT的安装和性能。

结语

本文介绍了在Linux环境下安装TensorRT 7.0和Python API接口的方法，并通过运行测试用例验证了安装的有效性。希望这些信息能帮助您顺利开始使用TensorRT进行深度学习模型的推理和优化。

参考文献

• TensorRT官方文档
• TensorRT安装指南