TensorRT C++ API 教程项目下载与安装指南
2024-12-04 19:09:44作者:姚月梅Lane
1. 项目介绍
TensorRT C++ API 教程项目是一个开源项目,旨在演示如何使用NVIDIA的TensorRT C++ API进行高效的GPU机器学习推理。项目支持单输入/多输入、单输出/多输出的模型,并支持批量处理。此教程详细介绍了如何安装TensorRT,生成优化后的引擎文件,以及如何进行不同精度(FP32、FP16、INT8)的推理。
2. 项目下载位置
项目托管在GitHub上,您可以从以下位置克隆或下载项目:
https://github.com/cyrusbehr/tensorrt-cpp-api.git
3. 项目安装环境配置
安装CUDA
首先,确保您的系统已经安装了CUDA。根据项目要求,CUDA版本至少为11.0。您可以从NVIDIA官方网站下载并安装CUDA。
安装CMake
接下来,安装CMake构建系统。在终端中运行以下命令:
sudo apt install build-essential
sudo snap install cmake --classic
安装依赖库
还需要安装一些依赖库,包括spdlog和fmt用于日志记录,以及OpenCV用于图像处理。以下是安装命令:
sudo apt install libspdlog-dev libfmt-dev
为了编译OpenCV,您可以使用以下脚本:
cd /path/to/tensorrt-cpp-api/scripts
./build_opencv.sh
确保如果您的cuDNN安装位置不是标准路径,需要在脚本中修改CUDNN_INCLUDE_DIR和CUDNN_LIBRARY变量。
安装TensorRT
从NVIDIA官方网站下载TensorRT,并解压到指定目录。在CMakeLists.txt文件中,将TensorRT的路径替换到相应的TODO位置。

注:以上图片链接仅为示例,实际文章中应使用实际截图。
4. 项目安装方式
克隆项目
在终端中,使用以下命令克隆项目:
git clone https://github.com/cyrusbehr/tensorrt-cpp-api.git
cd tensorrt-cpp-api
编译项目
创建一个构建目录并编译项目:
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j$(nproc)
5. 项目处理脚本
项目中的处理脚本包括模型的转换、推理以及INT8精度推理的校准。以下是一些基本的使用示例:
- 运行推理:
./run_inference_benchmark --onnx_model /path/to/your/model.onnx
- 使用INT8精度推理:
首先,更改main.cpp中的精度选项和校准数据路径,然后重新编译并运行。
options.precision = Precision::INT8;
calibrationDataDirectoryPath = "/path/to/calibration/data";
以上是TensorRT C++ API教程项目的下载与安装指南。希望这个指南能够帮助您成功安装并开始使用这个项目。
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