当前位置： 首页 > news >正文

wordpress询盘插件网站优化排名资源

news 2025/8/3 6:09:39
wordpress询盘插件,网站优化排名资源,尚义网站建设,山西网站推广文章目录 一、Ubuntu18.04环境配置1.1 安装工具链和opencv1.2 安装Nvidia相关库1.2.1 安装Nvidia显卡驱动1.2.2 安装 cuda11.31.2.3 安装 cudnn8.21.2.4 下载 tensorrt8.4.2.4 二、编写CMakeLists.txt三、TensorRT系列教程 一、Ubuntu18.04环境配置 教程同样适用与ubuntu22.04…

文章目录

  • 一、Ubuntu18.04环境配置
    • 1.1 安装工具链和opencv
    • 1.2 安装Nvidia相关库
      • 1.2.1 安装Nvidia显卡驱动
      • 1.2.2 安装 cuda11.3
      • 1.2.3 安装 cudnn8.2
      • 1.2.4 下载 tensorrt8.4.2.4
  • 二、编写CMakeLists.txt
  • 三、TensorRT系列教程

一、Ubuntu18.04环境配置

教程同样适用与ubuntu22.04、ubuntu20.04。如果您对tensorrt不是很熟悉，请务必保持下面库版本一致。请注意，Linux系统安装以下库，务必去进入系统bios下，关闭安全启动(设置 secure boot 为 disable)。tensorrt依赖cuda、cudnn，本文也会给出安装办法，顺便opencv的安装方法也给了。最后，也会分享如何在书写cmakelists文件，以便在项目中使用tensorrt。

1.1 安装工具链和opencv

sudo apt-get update 
sudo apt-get install build-essential 
sudo apt-get install git
sudo apt-get install gdb
sudo apt-get install cmake

sudo apt-get install libopencv-dev  
# pkg-config --modversion opencv

1.2 安装Nvidia相关库

注：Nvidia相关网站需要注册账号。

1.2.1 安装Nvidia显卡驱动

ubuntu-drivers devices
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-470-server # for ubuntu18.04
nvidia-smi

1.2.2 安装 cuda11.3

  • 进入链接: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
  • 选择：CUDA Toolkit 11.3.0(April 2021)
  • 选择：[Linux] -> [x86_64] -> [Ubuntu] -> [18.04] -> [runfile(local)]

    在网页你能看到下面安装命令，我这里已经拷贝下来：
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run
sudo sh cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run

cuda的安装过程中，需要你在bash窗口手动作一些选择，这里选择如下：

  • select：[continue] -> [accept] -> 接着按下回车键取消Driver和465.19.01这个选项，如下图(it is important!) -> [Install]

    在这里插入图片描述
    bash窗口提示如下表示安装完成
#===========
#= Summary =
#===========#Driver:   Not Selected
#Toolkit:  Installed in /usr/local/cuda-11.3/
#......

把cuda添加到环境变量：

vim ~/.bashrc

把下面拷贝到 .bashrc里面

# cuda v11.3
export PATH=/usr/local/cuda-11.3/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.3

刷新环境变量和验证

source ~/.bashrc
nvcc -V

bash窗口打印如下信息表示cuda11.3安装正常

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver<br>
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation<br>
Built on Sun_Mar_21_19:15:46_PDT_2021<br>
Cuda compilation tools, release 11.3, V11.3.58<br>
Build cuda_11.3.r11.3/compiler.29745058_0<br>

1.2.3 安装 cudnn8.2

  • 进入网站：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
  • 选择： Download cuDNN v8.2.0 (April 23rd, 2021), for CUDA 11.x
  • 选择： cuDNN Library for Linux (x86_64)
  • 你将会下载这个压缩包: “cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.0.53.tgz”
# 解压
tar -zxvf cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.0.53.tgz

将cudnn的头文件和lib拷贝到cuda11.3的安装目录下：

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
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

1.2.4 下载 tensorrt8.4.2.4

本教程中，tensorrt只需要下载\、解压即可，不需要安装。

  • 进入网站： https://developer.nvidia.cn/nvidia-tensorrt-8x-download
    网站更新2023.12：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-8x-download
    （顺便，法克 Nvidia）
  • 把这个打勾： I Agree To the Terms of the NVIDIA TensorRT License Agreement
  • 选择: TensorRT 8.4 GA Update 1
  • 选择: TensorRT 8.4 GA Update 1 for Linux x86_64 and CUDA 11.0, 11.1, 11.2, 11.3, 11.4, 11.5, 11.6 and 11.7 TAR Package
  • 你将会下载这个压缩包: “TensorRT-8.4.2.4.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.6.cudnn8.4.tar.gz”
# 解压
tar -zxvf TensorRT-8.4.2.4.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.6.cudnn8.4.tar.gz
# 快速验证一下tensorrt+cuda+cudnn是否安装正常
cd TensorRT-8.4.2.4/samples/sampleMNIST
make
cd ../../bin/

导出tensorrt环境变量(it is important!)，注：将LD_LIBRARY_PATH:后面的路径换成你自己的！后续编译onnx模型的时候也需要执行下面第一行命令

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/xxx/temp/TensorRT-8.4.2.4/lib
./sample_mnist

bash窗口打印类似如下图的手写数字识别表明cuda+cudnn+tensorrt安装正常
在这里插入图片描述

二、编写CMakeLists.txt

由于tensorrt依赖cuda cudnn，所以我们先新建common.cmake文件，如下，并在文件中声明相关库的头文件、lib路径等。

# set
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -Wno-deprecated-declarations")
# find thirdparty
find_package(CUDA REQUIRED)
list(APPEND ALL_LIBS ${CUDA_LIBRARIES} ${CUDA_cublas_LIBRARY} ${CUDA_nppc_LIBRARY} ${CUDA_nppig_LIBRARY} ${CUDA_nppidei_LIBRARY} ${CUDA_nppial_LIBRARY})# include cuda's header
list(APPEND INCLUDE_DRIS ${CUDA_INCLUDE_DIRS})set(TensorRT_ROOT /home/xxxxxx/TensorRT-8.4.2.4)find_library(TRT_NVINFER NAMES nvinfer HINTS ${TensorRT_ROOT} PATH_SUFFIXES lib lib64 lib/x64)
find_library(TRT_NVINFER_PLUGIN NAMES nvinfer_plugin HINTS ${TensorRT_ROOT} PATH_SUFFIXES lib lib64 lib/x64)
find_library(TRT_NVONNX_PARSER NAMES nvonnxparser HINTS ${TensorRT_ROOT} PATH_SUFFIXES lib lib64 lib/x64)
find_library(TRT_NVCAFFE_PARSER NAMES nvcaffe_parser HINTS ${TensorRT_ROOT} PATH_SUFFIXES lib lib64 lib/x64)
find_path(TENSORRT_INCLUDE_DIR NAMES NvInfer.h HINTS ${TensorRT_ROOT} PATH_SUFFIXES include)
list(APPEND ALL_LIBS ${TRT_NVINFER} ${TRT_NVINFER_PLUGIN} ${TRT_NVONNX_PARSER} ${TRT_NVCAFFE_PARSER})# include tensorrt's headers
list(APPEND INCLUDE_DRIS ${TENSORRT_INCLUDE_DIR})set(SAMPLES_COMMON_DIR ${TensorRT_ROOT}/samples/common)
list(APPEND INCLUDE_DRIS ${SAMPLES_COMMON_DIR})
message(STATUS ***INCLUDE_DRIS*** = ${INCLUDE_DRIS})
message(STATUS "ALL_LIBS: ${ALL_LIBS}")

有一点需要特别注意，上述文件中set(TensorRT_ROOT /home/xxxxxx/TensorRT-8.4.2.4)表示设置tensorrt的路径，你修改为自己的实际路径就行，下面再新建CMakeLists.txt文件，在第5行文件中会包含上述common.cmake文件，你根据自己实际情况修改路径。
这样就能将app_yolov8.cpp和一堆其他的.cpp和.cu文件包含进工程，其中main函数在app_yolov8.cpp中。

cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
set(CMAKE_BUILD_TYPE "Debug")
#set(CMAKE_BUILD_TYPE "Release")
PROJECT(yolov8 VERSION 1.0.0 LANGUAGES C CXX CUDA)
include(${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/../cmake/common.cmake)
message(STATUS ${ALL_LIBS})
file(GLOB CPPS ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.cpp${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.cu)
list(REMOVE_ITEM CPPS app_yolov8.cpp)
list (LENGTH CPPS length)
find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${INCLUDE_DRIS} ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR})add_library(${PROJECT_NAME} SHARED ${CPPS})
target_link_libraries(${PROJECT_NAME} ${ALL_LIBS} ${OpenCV_LIBRARIES})set_property(TARGET ${PROJECT_NAME} PROPERTY CUDA_ARCHITECTURES 50 61 72 75)
target_compile_options(${PROJECT_NAME} PUBLIC $<$<COMPILE_LANGUAGE:CUDA>:--default-stream per-thread -lineinfo; --use_fast_math --disable-warnings>)add_executable(app_yolov8 app_yolov8.cpp)# NVCC
# target_link_libraries(detect ${PROJECT_NAME} ${ALL_LIBS} ${OpenCV_LIBRARIES} libgflags_nothreads.a)
target_link_libraries(app_yolov8 ${PROJECT_NAME} ${ALL_LIBS} ${OpenCV_LIBRARIES} )

上述的两个文件分别参考：
common.cmake ： https://github.com/FeiYull/TensorRT-Alpha/blob/main/cmake/common.cmake
CMakeLists.txt ：https://github.com/FeiYull/TensorRT-Alpha/blob/main/yolov8/CMakeLists.txt

三、TensorRT系列教程

TensorRT系列教程
请添加图片描述

http://www.yidumall.com/news/64857.html

相关文章：

  • 网站建设费与网络维护费区别天津seo标准
  • 南京网站制作步骤营销软文是什么
  • 网站的建设费用自建站平台
  • 国内最好的网站建设公司百度的特点和优势
  • 上海网站建设找缘魁如何开网站详细步骤
  • 莫邻网站在线客服系统搭建一个网站平台需要多少钱
  • 上海自助建站官网网络推广有多少种方法
  • 专业制作网站的公司seo免费培训视频
  • 微信小程序游戏开发教程搜索引擎优化网站排名
  • 做信息网站要办icp证吗南昌seo网站排名
  • 游戏租号网站开发重庆网站到首页排名
  • 合肥新站区有做网站的吗网店代运营靠谱吗
  • 百度公司可以做网站么能打开各种网站的浏览器
  • 做外贸一般去什么网站找客户口碑营销的成功案例
  • 做网站网站建设微信营销软件有哪些
  • 网站开发设计体会洛阳网站建设优化
  • 可以做热图的工具网站泉州seo按天计费
  • 外卖做的比较好的网站官网seo关键词排名系统
  • 做场景秀的网站看广告收益的正规平台
  • 做百度移动端网站google关键词
  • 网站建设系統百度搜索推广开户
  • 网站有哪些后台深圳百度关键词
  • 在线免费看电视剧的网站百度指数数据分析报告
  • 应该知道的网站成都网站seo厂家
  • 石家庄做网站和宣传的如何自己建一个网站
  • 贵阳做网站的大公司有哪些银川seo
  • 深圳网站关键词排名推广网站如何做优化推广
  • 电商和网站设计哪个好网站建设优化收费
  • 网站更新的意义谷歌广告平台
  • 网站优化与seo的区别网站seo是什么