一、CUDA安装

点击CUDA安装包。
提取缓存文件。
检查系统兼容性，同意软件许可协议。
选择自定义安装，在已安装NVIDIA驱动的情况下，仅选择第一项CUDA，安装即可。

注意在安装多版本CUDA时，不勾选Visual Studio Integration，否则由于此插件冲突会报错，导致安装失败。其他步骤完全一样。

安装失败示意图
CUDA安装成功测试。

# 命令提示符输入
nvcc -V

二、CUDNN安装

将CUDNN压缩包解压。
分别将bin、include、lib\x64路径下的文件复制到对应的cuda目录下。

copy cudnn\cuda\bin\* C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin
copy cudnn\cuda\include\* C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include
copy cudnn\cuda\lib\x64\* C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64

查看环境变量，能够看到两个版本CUDA，改变CUDA_PATH即可选择不同的CUDA版本。

三、TensorRT安装

解压TensorRT压缩包。
将TensorRT文件夹移动至D:\Program Files (x86)，并把TensorRT\lib、TensorRT\include和TensorRT\bin添加至环境变量。
将TensorRT\lib下的.dll文件复制到cuda安装目录C:\Program Files\ NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin。
在虚拟环境中安装whl库文件。

conda activate pytorch1.8
cd python
# 选择对应的Python版本
pip install tensorrt.whl# 安装graphsurgeon
cd ../graphsurgeon
pip install graphsurgeon.whl# 安装uff(TensorRT与TensorFlow配合试用时)
cd ../uff
pip install uff.whl

测试

参考

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