【ai】tx2 nx： trition client安装nvidia-pyindex 一直失败

我遇到的问题是pip install nvidia-pyindex失败，有尝试过从pypi下载对应库传回服务器，在安装还是不行，看了一下错误 于是先pip install appdirs==1.4 然后pip install nvidia-pyindex成功解决问题，每个人安装同一个库可能遇到问题不一样，仅供自己记录和参考你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。我们对Mark

再pip install nvidia-pyindex就好了。

在win10+vs2017+python 3.6+cuda 9.0+cudnn 7.0+tensorflow 1.5的环境配置过程中，安装cuda 9.0就一直出错，一直无法安装，如下图（找不到9.0的图片，就用了个8.0失败的图片）好，现在就来说解决方法：就是清楚所有的显卡驱动重新安装，之前试过从设备管理器删除显卡驱动的方式，发现还是不行，应该是那种方式卸载的不够干净，现在介绍一个强大的软件。下...

Python nvidia 库安装

在安装TensorRT前，首先需要安装CUDA、CUDNN等NVIDIA的基本库，如何安装，已经老生常谈了，这里不再过多描述。关于版本的选择，楼主这里：CUDA版本，楼主这里选择的是 cuda11.0 ，具体cuda版本见，可自行下载。CUDNN版本，选择 cudnn-11.0-windows-x64-v8.2.1.32，官网下载需要先注册账号，pycuda 选择 11.4。

【ai】tx2 nx： jetson Triton Inference Server 部署YOLOv4

jetson

直接安装pytorch-quantization会找不到，需要首先安装 nvidia-pyindex 包， nvidia-pyindex是一个 pip 源，用来连接英伟达的服务器下载需要的包。这时pip install pytorch_quantization会依次提示找不到 依赖包：absl-py>=0.7.0、sphinx-glpi-theme、 prettytable。可以将pip源更换后安装依赖包后再将pip源切换到nvidia-pyindex进行pytorch-quantization的安装。

一、引言 tensorRT是一个高性能深度学习推理库。tensorrt包含推理优化器和运行时。TensorRT能够以更高的吞吐量和更低的延迟运行。 本指南包含tensorrt基本的安装、转换、运行时选择以及最佳运用。 二、安装tensorrt 包含：容器、Debian、pip安装方式。 2.1、容器中安装 公有云上部署参照：NGC Certified Public Clouds Documentation 2.2、Debian安装 1、下载tensorRT 2、安装 os="ubu

超简单安装TensorRT，仅需一行代码，仅python食用，愉快yolov5加速

TensorRT是NVIDIA官方推出的模型推理性能优化工具，适用于NVIDIA的GPU设备，可以实现对深度神经网络的推理加速、减少内存资源占用。TensorRT兼容TensorFlow、Pytorch等主流深度学习框架。在工业实践中能够提高基于深度学习产品的性能。本文记录使用TensorRT加速Pytorch模型推理的方法流程，包括TensorRT的安装、将Pytorch模型转换成TensorRT模型、使用TensorRT推理等内容。 首先列出主要参考链接： （1）官方 TensorRT主页：NVIDI

CUDA Toolkit下载链接CUDA Toolkit包含了CUDA驱动和工具,CUDA驱动与NVIDIA驱动并不是一个东西，CUDA驱动接入NVIDIA驱动提供的接口访问GPU，同时接入程序，将运行结果输出。NVIDIA驱动接入GPU，对外提供能够访问GPU的接口。

提供ubuntu22.04+TensorFlow1.15+CUDA12的安装nvidia-pyindex 和nvidia-tensorflow[horovod] 需要的nvidia包的whl

ubuntu20.04+cuda11.1+cudnn8.0.5，安装tensorrt8.3.4，并找到lib和include位置

1. 安装自己型号的最新显卡驱动（NVIDIA 驱动程序下载） 2.下载并安装cudart64_110.dll文件（最新支持的 Visual C++ 下载 (microsoft.com)） 如有需要，也可以在https://www.dll-files.com下载其他dll文件 3.先后安装cuda、cudnn、TensorFlow-GPU（在anaconda prompt或cmd等命令行窗口） pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua..

Ubuntu的python3.8虚拟环境安装tensorflow==1.15.0

python setup.py install --cuda_ext --cpp_ext 马上报错 File "setup.py", line 106, in <module> check_cuda_torch_binary_vs_bare_metal(torch.utils.cpp_extension.CUDA_HOME) File "setup.py", line 8...