首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
社区首页 >专栏 >五分钟搞定VS2017+TensorRT环境搭建

五分钟搞定VS2017+TensorRT环境搭建

作者头像
OpenCV学堂
发布2021-02-05 09:58:17
发布2021-02-05 09:58:17
1.7K0
举报
系统与环境要求
代码语言:javascript
复制
Windows10系统
GTX1050Ti
CUDA10.x
VS2017
TensorRT7.0.0.11

01

安装与配置

下载路径:

代码语言:javascript
复制
https://developer.nvidia.com/TensorRT

首先需要下载TensorRT的ZIP格式文件到本地,然后解压缩到

代码语言:javascript
复制
D:\TensorRT-7.0.0.11

然后打开VS2017,新建一个空项目,分别配置

1. 包含目录

代码语言:javascript
复制
D:\TensorRT-7.0.0.11\include

2. 库目录

代码语言:javascript
复制
D:\TensorRT-7.0.0.11\lib

3. 链接器

代码语言:javascript
复制
myelin64_1.lib
nvinfer.lib
nvinfer_plugin.lib
nvonnxparser.lib
nvparsers.lib

4. 环境变量

代码语言:javascript
复制
D:\TensorRT-7.0.0.11\lib

然后在系统的环境变量中添加:

重启VS即可。

02

代码验证与测试

2020年初,我写过的pytorch程序有个Hello Wrold的版本的模型就是mnist.onnx,我来测试一下是否可以通过TensorRT来实现对ONNX格式模型加载。重启VS2017之后在原来的空项目上然后添加一个cpp文件,把下面的代码copy到cpp文件中:

代码语言:javascript
复制
#include <fstream>
#include <iostream>
#include <sstream>

#include "NvInfer.h"
#include "NvOnnxParser.h"

using namespace nvinfer1;
using namespace nvonnxparser;

class Logger : public ILogger
{
    void log(Severity severity, const char* msg) override
    {
        // suppress info-level messages
        if (severity != Severity::kINFO)
            std::cout << msg << std::endl;
    }
} gLogger;

int main(int argc, char** argv) {
    std::string onnx_filename = "D:/python/pytorch_tutorial/cnn_mnist.onnx";
    IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
    nvinfer1::INetworkDefinition* network = builder->createNetworkV2(1U << static_cast<uint32_t>(NetworkDefinitionCreationFlag::kEXPLICIT_BATCH));
    auto parser = nvonnxparser::createParser(*network, gLogger);
    parser->parseFromFile(onnx_filename.c_str(), 2);
    for (int i = 0; i < parser->getNbErrors(); ++i)
    {
        std::cout << parser->getError(i)->desc() << std::endl;
    }
    printf("tensorRT load onnx mnist model...\n");
    return 0;
}

编译运行直接运行输出:

恭喜你!TensorRT在Windows10下开发环境配置成功了!绝对在5分钟内搞定,前提是先预装好前面说的那些依赖软件与相关的库!

还不清楚,看B站视频:

代码语言:javascript
复制
https://www.bilibili.com/video/BV1Bf4y167Ty
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2021-02-01,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 OpenCV学堂 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档