网站建设是必须的吗,外贸网站建设策划,网站两侧广告代码,室内设计师招聘简章快速编译安装 安装 tensorrt_yolo 通过 PyPI 安装 tensorrt_yolo 模块#xff0c;您只需执行以下命令即可#xff1a;
pip install -U tensorrt_yolo
如果您希望获取最新的开发版本或者为项目做出贡献#xff0c;可以按照以下步骤从 GitHub 克隆代码库并安装#xff1a; …快速编译安装 安装 tensorrt_yolo 通过 PyPI 安装 tensorrt_yolo 模块您只需执行以下命令即可
pip install -U tensorrt_yolo
如果您希望获取最新的开发版本或者为项目做出贡献可以按照以下步骤从 GitHub 克隆代码库并安装
git clone https://github.com/laugh12321/TensorRT-YOLO # 克隆代码库
cd TensorRT-YOLO
pip install --upgrade build
python -m build
pip install dist/tensorrt_yolo/tensorrt_yolo-3.*-py3-none-any.whl
在以上步骤中您可以先克隆代码库并进行本地构建然后再使用 pip 安装生成的 Wheel 包确保安装的是最新版本并具有最新的功能和改进。
Deploy 编译 环境要求 Linux: gcc/gWindows: MSVCXmakeCUDATensorRT
为了满足部署需求您可以使用 Xmake 进行 Deploy 编译。此过程支持动态库和静态库的编译
git clone https://github.com/laugh12321/TensorRT-YOLO
cd TensorRT-YOLO
xmake f -k shared --tensorrtC:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/TensorRT/v8.6.1.6
# xmake f -k static --tensorrtC:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/TensorRT/v8.6.1.6
xmake -P . -r
在这个过程中您可以使用 xmake 工具根据您的部署需求选择动态库或者静态库的编译方式并且可以指定 TensorRT 的安装路径以确保编译过程中正确链接 TensorRT 库。Xmake 会自动识别 CUDA 的安装路径如果您有多个版本的 CUDA可以使用 --cuda 进行指定。编译后的文件将位于 lib 文件夹下。
