TensorRT C++ API 教程项目下载与安装指南

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。