1 环境准备

本文环境：ubuntu 18.04、cuda 10.0 cudnn 7.6 python 3.7.6

1.1 必备环境

1. Protobuf >= 3.8.x

apt-get install libprotobuf-dev protobuf-compiler

2. TensorRT 6.0 上篇文章tensorrt6安装教程

3. cuda和cudnn 之前的文章gpu环境安装教程

4. pycuda(可选，非cudatoolkit，如果有python安装需求的必须安装)

pip install pycuda

2 编译安装

2.1 拉取代码

1. git clone一定要加参数--recursive，不然之后编译会出问题！
2. cmake中DGPU_ARCHS参数是你的显卡算力*10，(默认可不加)

git clone --recursive https://github.com/onnx/onnx-tensorrt.git
cd onnx-tensorrt/
mkdir build
cd build
cmake .. -DCUDA_INCLUDE_DIRS={你的tensorrt的cuda目录}/include -DTENSORRT_ROOT={你的tensorrt的目录} -DGPU_ARCHS="75"
make -j8
sudo make install

2.2 踩坑

2.2.1 No CMAKE CUDA COMPILER could be found

原因：cuda没安装或没配置

解决方案：安装cuda和cudnn

2.2.2 Unable to execute swig": No such file or directory

原因：swig未安装

解决方案：安装swig，sudo apt-get install swig

3 python的库安装

3.1 修改setyp.py

cd onnx-tensorrt
vim setup.py
在52行加入'-I{你的tensorrt目录}/include',
保存:wq

使代码变成下面的样子:

SWIG_OPTS = [
    '-I{你的tensorrt目录}/include',
    '-c++',
    '-modern',
    '-builtin',
]

3.2 安装

cd onnx-tensorrt
python setup.py install

3.3 踩坑

3.3.1 NvOnnxParser.h:26:10: fatal error: Nvinfer.h

原因：未找到文件路径

解决方案：按照3.1中的方法改写脚本

3.3.2 NvinferRuntimeCommon.h:53:10: fatal error: cstddef

原因：3.1中改写方法时，数组中少打了个逗号

解决方案：加上逗号

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