Linux安装cuda,cudann,tensorRT

cuda官网链接

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

别人的链接链接

https://zhuanlan.zhihu.com/p/72298520

配置环境变量

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.0/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.0/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.0

nvcc -V查看

 

 

 成功

 

 

cudann(需要注册)

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

需要先解压

tar -xzvf cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33.tgz

解压过后会有一个cuda文件

cd path/cudnn/include
cp * /usr/local/cuda-11.0/include/ 复制到对应路径
cd path/cudnn/lib64
cp -d * /usr/local/cuda-11.0/lib64/ 复制到对应路径
# 查看使用这个命令
cat /usr/local/cuda-11.0/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

进入里面把对应的文件和软连接都放进去

Tensorrt

NVIDIA TensorRT 7.x Download | NVIDIA Developer

下载对应版本解压

tar -xzvf TensorRT-7.2.3.4.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-11.0.cudnn8.1.tar.gz

链接如下

https://blog.csdn.net/zhouchen1998/article/details/123258229

如果报错

 

 查看python是否连接到3.6le

 

出错

测试数据没有
需要去data/mnist/下去执行

python generate_pgms.py

添加数据集修改python软连接

https://blog.csdn.net/u011304078/article/details/121430785