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目标：先跑demo，再学习源码

step1, 提前准备好CUDA环境

安装CUDA，cuDNN

注意，CUDA，cuDNN需要去官网下载.run和tar文件安装，否则在下面step4 make命令会报找不到cuda等的错误，具体安装教程网上有很多。

CUDA通过.run文件安装后，需要配置环境变量，命令：vim ~/.bashrc,  以及source ~/.bashrc使生效

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.2/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-12.2/lib64
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-12.2/extras/CUPTI/lib64

然后cnDNN目前下载（我的版本：cudnn-linux-x86_64-8.9.6.50_cuda12-archive）解压后只有include, lib文件夹，没有lib64了，所以copy时候把之前的从lib64变成从lib复制。即：

cp lib/* /usr/local/cuda-12.2/lib64/
cp include/* /usr/local/cuda-12.2/include/sudo chmod a+r /usr/local/cuda-12.2/include/cudnn.h 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-12.2/lib64/libcudnn*

step2, 下载并安装tensorRT

tar -xzvf TensorRT-8.6.1.6.Linux.x86_64-gnu.cuda-12.0

添加进环境变量

vim ~/.bashrc
# 添加以下内容
export LD_LIBRARY_PATH=/home/xxx/0_code/TensorRT-8.6.1.6/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export LIBRARY_PATH=/home/xxx/0_code/TensorRT-8.6.1.6/lib:$LIBRARY_PATHsource ~/.bashrc

step3, tensorRT组件安装

参考：Ubuntu 20.04 安装 TensorRT记录 - 知乎

step4, C++测试

cd path/TensorRT-8.6.1.6/samples/make -j8

 

然后去samples目录生成的可行性文件进行验证

cd path/TensorRT-8.6.1.6/bin/

随便找一个执行

./sample_char_rnn

执行时候遇到问题就解决啥问题，比如CUDA initialization failure with error: 999-CSDN博客

正确执行如下截图：