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本文转自|OpenCV学堂

系统与环境要求

Windows10系统
GTX1050Ti
CUDA10.x
VS2017
TensorRT7.0.0.11

01 安装与配置

下载路径：

https://developer.nvidia.com/TensorRT

首先需要下载TensorRT的ZIP格式文件到本地，然后解压缩到

D:\TensorRT-7.0.0.11

然后打开VS2017，新建一个空项目，分别配置

1. 包含目录

D:\TensorRT-7.0.0.11\include

2. 库目录

D:\TensorRT-7.0.0.11\lib

3. 链接器

myelin64_1.lib
nvinfer.lib
nvinfer_plugin.lib
nvonnxparser.lib
nvparsers.lib

4. 环境变量

D:\TensorRT-7.0.0.11\lib

然后在系统的环境变量中添加：

重启VS即可。

02 代码验证与测试

2020年初，我写过的pytorch程序有个Hello Wrold的版本的模型就是mnist.onnx，我来测试一下是否可以通过TensorRT来实现对ONNX格式模型加载。重启VS2017之后在原来的空项目上然后添加一个cpp文件，把下面的代码copy到cpp文件中:

#include <fstream>
#include <iostream>
#include <sstream>#include "NvInfer.h"
#include "NvOnnxParser.h"using namespace nvinfer1;
using namespace nvonnxparser;class Logger : public ILogger
{void log(Severity severity, const char* msg) override{// suppress info-level messagesif (severity != Severity::kINFO)std::cout << msg << std::endl;}
} gLogger;int main(int argc, char** argv) {std::string onnx_filename = "D:/python/pytorch_tutorial/cnn_mnist.onnx";IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);nvinfer1::INetworkDefinition* network = builder->createNetworkV2(1U << static_cast<uint32_t>(NetworkDefinitionCreationFlag::kEXPLICIT_BATCH));auto parser = nvonnxparser::createParser(*network, gLogger);parser->parseFromFile(onnx_filename.c_str(), 2);for (int i = 0; i < parser->getNbErrors(); ++i){std::cout << parser->getError(i)->desc() << std::endl;}printf("tensorRT load onnx mnist model...\n");return 0;
}

编译运行直接运行输出：

恭喜你！TensorRT在Windows10下开发环境配置成功了！绝对在5分钟内搞定，前提是先预装好前面说的那些依赖软件与相关的库！

还不清楚，看B站视频：

https://www.bilibili.com/video/BV1Bf4y167Ty

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