【在Docker中部署Tensorrt环境】

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首先安装docker

sudo apt-get install docker

拉取一个镜像，包含nvidia，cuda cudnn基本环境

sudo docker pull nvidia/cuda:11.4.0-cudnn8-devel-ubuntu18.04

若docker pull 有点慢可以加速一下
操作如下：

sudo vim /etc/docker/daemon.json
添加如下：
{
    
    
    "registry-mirrors": ["https://registry.docker-cn.com"]
}
重新启动docker
sudo service docker restart

启动容器，进入镜像

docker run -it --gpus all -v 本地路径：镜像路径（挂载）id /bin/bash

去nvidai 官网下载tensorrt

https://developer.nvidia.com/zh-cn/tensorrt

点击立即下载

点击TensorRT8

点击TensorRT8.2GA Update 4

选择第一个TAR那个包下载

TensorRT 8.2 GA Update 4 for Linux x86_64 and CUDA 11.0, 11.1, 11.2, 11.3, 11.4 and 11.5 TAR Package

进入docker

sudo docker run -it nvidia/cuda:11.4-cudnd8-devel-ubuntu18.04 /bin/bash

对docker环境进行配置安装依赖

apt-get update
apt-get install vim
apt-get install zip

安装python3环境

apt-get install python3
apt-get install python3-pip
apt-get install python3-dev
apt-get install python3-wheel
cd /usr/local/bin
ln -s /usr/bin/python3 python
ln -s /usr/bin/pip3 pip

对pip3进行切换国内源

python3 -m pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ --upgrade pip
pip3 config set global.index-url https://pypi.douban.com/simple/
pip3 install setuptools>=41.0.0

解压下载好的tensorrt包

tar -zxvf TensorRT-8.2.5.1.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.4.cudnn8.2.tar.gz
设置环境变量
export LD_LIBRARY_PATH=/home/TenosrRT-8.2.5.1/lib:$LD_LIBRARY_PATH
vim ~/.bashrc
export LD_LIBRARY_PATH=/home/TenosrRT-8.2.5.1/lib:$LD_LIBRARY_PATH
source ~/.bashrc

安装tensorrt

cd TensorRT-8.2.5.1

cd python
安装对应的python型号的包
pip3 install tensorrt-8.2.5.1-cp36-none-linux_x86_64.whl
cd uff
pip3 install install uff-0.6.9-py2.py3-none-any.whl
cd onnx_graphsurgeon
pip3 install onnx_graphsurgeon-0.3.12-py2.py3-none-any.whl 

验证tensorrt接口