我的配置如下：
- CUDA9.0
- Cudnn7.5
- tensorflow1.13
- tensorRT5.1
- anaconda3.6
配置CUDA
首先在Nvidia官網(wǎng)下載對(duì)應(yīng)的CUDA版本，建議下載runfile文件，然后
chmod a+x cuda_9.0.61_375.26_linux.run
sudo ./cuda_9.0.61_375.26_linux.run --no-opengl-libs
文件名修改成對(duì)應(yīng)自己下載的文件名
Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 361.62?
(y)es/(n)o/(q)uit: n
Install the CUDA 8.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Enter Toolkit Location
[ default is /usr/local/cuda-8.0 ]:
Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Install the CUDA 8.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Enter CUDA Samples Location
[ default is /home/zhou ]:
中間的選項(xiàng)可以按照這個(gè)填寫
然后把CUDA的路徑添加到環(huán)境變量
打開(kāi)~/.bashrc文件，將下面內(nèi)容添加到末尾
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-9.0
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
保存退出，運(yùn)行source ~/.bashrc更新
驗(yàn)證CUDA是否安裝成功，可以執(zhí)行下面的命令
cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
配置cudnn
在Nvidia官網(wǎng)下載cudnn，我下載的是cudnn7.5，記得要和CUDA的版本匹配，然后解壓
tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.5.tgz
解壓出來(lái)的文件，直接將其拷貝到相應(yīng)的文件夾就行
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-9.0/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.0/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudnn*
這樣cudnn就安裝完成了
配置tensorflow1.13
我使用的是anaconda環(huán)境，直接使用下面命令就可以安裝tensorflow了
conda install tensorflow-gpu=1.13
安裝完成之后測(cè)試一下，輸入python進(jìn)入交互模式
import tensorflow as tf
如果沒(méi)有報(bào)錯(cuò)就說(shuō)明安裝成功
安裝tensorRT5.1
下載TensorRT，我選擇的是5.1RC版本的Tar File
完成后解壓
tar -xzvf TensorRT-5.1.x.x.Ubuntu-1x.04.x.x86_64-gnu.cuda-x.x.cudnn7.x.tar.gz
添加對(duì)應(yīng)的環(huán)境變量，打開(kāi)~/.bashrc文件，把下面添加進(jìn)去
export LD_LIBRARY_PATH=TensorRT解壓路徑/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_INSTALL_DIR=/usr/local/cuda-9.0
export CUDNN_INSTALL_DIR=/usr/local/cuda-9.0
然后source ~/.bashrc
接下來(lái)就是安裝tensorrt了，進(jìn)入到python文件夾
pip install tensorrt-5.1.2.2-cp36-none-linux_x86_64.whl
這一步需要注意，因?yàn)槲沂褂玫氖莂naconda環(huán)境，所以pip對(duì)應(yīng)的就是python3.6，否則你可能需要使用pip3
后面文件名中的cp36對(duì)應(yīng)的是python的版本，和自己的版本對(duì)應(yīng)一下
安裝python uff安裝包，這個(gè)包用于tensorflow與tensorrt轉(zhuǎn)換
cd uff
cd TensorRT-${version}/uff
sudo pip3 install uff-0.6.7-py2.py3-none-any.whl
安裝graphsurgeon安裝包
cd TensorRT-${version}/graphsurgeon
sudo pip3 install graphsurgeon-0.4.4-py2.py3-none-any.whl
測(cè)試：輸入python
import tensorrt
tensorrt.__version__
然后進(jìn)入到uff文件夾
pip install uff-0.6.3-py2.py3-none-any.whl
測(cè)試：
which convert-to-uff
然后就安裝完成了~
若是使用c++版本的TensorRT
將TensorRT安裝目錄下的include文件夾添加到頭文件
lib添加到鏈接文件夾中即可
參考：
https://blog.csdn.net/wgshun616/article/details/81019601
https://blog.csdn.net/seasermy/article/details/90713220
https://blog.csdn.net/u014595019/article/details/53732015
