win10+vs2019+cuda11.0+cudnn8.0+tensorrt7.1.3.4配置与测试++tensorrt+yolo部署_tensorrt-7.1.3.4/lib/libnvinfer.so: undefined refe-程序员宅基地

一 安装visual studio2019
二 安装opencv 参考win10安装opencv

三 cuda11.0安装

1 打开官网（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive），选择11.0
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
2 运行安装包，选择自定义安装（第一安装可以全选）
在这里插入图片描述
3 路径选择的是默认位置，后面一路默认就OK，安装成功关闭。
4 安装结束后，右键 我的电脑–>属性–>高级系统设置–>环境变量，系统变量中已经加入了cuda的两个路径。
在这里插入图片描述
5 在系统变量中加入下面的路径，点击确定.

CUDA_BIN_PATH: %CUDA_PATH%\bin
CUDA_LIB_PATH: %CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_SDK_PATH: C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.0
CUDA_SDK_BIN_PATH: %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
CUDA_SDK_LIB_PATH: %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64

6 在系统变量path中加入下面的的变量.

%CUDA_BIN_PATH%
%CUDA_LIB_PATH%
%CUDA_SDK_BIN_PATH%
%CUDA_SDK_LIB_PATH%

7 测试

打开cmd输入nvcc -V
在这里插入图片描述
cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\extras\demo_suite
执行bandwidthTest.exe
在这里插入图片描述
执行 deviceQuery.exe
在这里插入图片描述

四 cudnn安装

1 官网下载（https://developer.nvidia.com/cudnn）
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
2 将解压文件里面的bin、include、lib文件夹里面的文件全部复制到CUDA安装目录C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0下对应的bin、include、lib里

参考：win10安装cuda
win10 安装Cuda11.0 + cudnn + pytorch

三 tensorrt7.1.3.4配置与测试

1 官网下载tensorrt7安装包
注：文件名TensorRT-7.1.3.4.Windows10.x86_64.cuda-11.0.cudnn8.0.zip
2 添加环境变量
将TensorRT-7.0.0.11.Windows10.x86_64.cuda-10.0.cudnn7.6\TensorRT-7.0.0.11\lib 加到环境PATH中(根据自己路径)
3 解压下载好的文件，复制lib目录下的dll文件到cuda的bin下
在这里插入图片描述
注： C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin [根据自己的cuda安装路径即可]
4 安装uff和graphsurgeon
在这里插入图片描述

pip install graphsurgeon-0.4.1-py2.py3-none-any.whl
pip install uff-0.6.5-py2.py3-none-any.whl

5 VS 2019配置TensorRT并测试
找到sample_mnist.sln，用vs2019打开
在这里插入图片描述
右键选择属性进行配置
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
具体配置如下：
在这里插入图片描述
在库目录配置tensorrt lib，在包含目录配置include目录
在这里插入图片描述为了防止后面执行exe操作闪退，添加getchar()到main函数下（亲测不加会卡）
在这里插入图片描述
编译
在这里插入图片描述
编译成功后，会在 TensorRT-7.1.3.4.Windows10.x86_64.cuda-11.0.cudnn8.0\TensorRT-7.1.3.4\bin路径下生成文件sample_mnist.exe
在这里插入图片描述
下载测试数据（运行图中的py文件）
在这里插入图片描述
注：可能会出现urllib.error.HTTPError: HTTP Error 503: Service Unavailable，用浏览器手动访问数据集网站，可以正常访问，于是就尝试运行几次代码，然后就成功了。

最后运行sample_mnist.exe 测试结果
在这里插入图片描述
参考：Win10+ VS2017+TensorRT 7.0 安装
基于TensorRT的YOLO（V3\4\5）模型部署

四 win10+tensorrt+yolo部署（主要是根据编译时出现的问题来记录）

项目地址：tensorrt跨平台部署
右键配置第一个程序属性，添加tensorrt路径
在这里插入图片描述
没有配置可能出现以下的问题：
在这里插入图片描述
添加opencv路径

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
没有配置可能出现以下的问题：
在这里插入图片描述

修改算力值，这个要根据显卡支持的算力来改，2070super支持75
在这里插入图片描述

c++17报错解决
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在右键属性配置种把test编译成exe ，detect编译成动态库，然后把test设成启动项
在这里插入图片描述
未设置出现报错：
在这里插入图片描述
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