Ubuntu18.04+CUDA9.0+cuDNN7.5.0.56+TensorRT5.1.2.2RC+pycuda2019.1.1+onnx1.4.1 安装总结

NVIDIA驱动

下载地址:https://www.geforce.com/drivers#
我选驱动390.116
在这里插入图片描述

CUDA Toolkit安装

下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=runfilelocal
我选CUDA Toolkit 9.0,其他版本可选:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
在这里插入图片描述
sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run

cudnn安装

下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
我选cudnn-9.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz
在这里插入图片描述

tar zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include 
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod +r libcudnn.so.7.5.0
sudo ln -sf libcudnn.so.7.5.0 libcudnn.so.7
sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so
sudo ldconfig

TensorRT安装

下载地址:https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download
我选TensorRT-5.1.2.2.Ubuntu-16.04.4.x86_64-gnu.cuda-9.0.cudnn7.5.tar.gz
在这里插入图片描述

tar zxvf TensorRT-5.1.2.2.Ubuntu-16.04.4.x86_64-gnu.cuda-9.0.cudnn7.5.tar.gz
gedit ~/.bashrc

在这里插入图片描述
环节变量中添加解压路径+lib

source ~/.bashrc
/home/hylink/TensorRT-5.1.2.2/python/
pip install tensorrt-5.1.2.2-cp36-none-linux_x86_64.whl

pycuda安装

pip install pycuda==2019.1.1 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
其他版本可选:https://pypi.org/project/pycuda

onnx安装

pip install onnx==1.4.1 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

各个版本对应非常重要,版本错误会造成程序运行异常

功能验证

可基于https://github.com/YonghaoHe/A-Light-and-Fast-Face-Detector-for-Edge-Devices/tree/master/face_detection进行
在这里插入图片描述

其他已测试可用版本

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posted on 2019-12-10 14:48  疯狂的小萝卜头  阅读(334)  评论(0编辑  收藏  举报