✅ TensorRT Python 安装精简流程（适用于 Ubuntu 20.04+）

安装 TensorRT Python 轮子的步骤

确保 pip 和 wheel 模块已更新并安装：

参考链接

python3 -m pip install --upgrade pip
python3 -m pip install wheel

1. 确认环境要求

• Python：版本 3.8 - 3.13

• OS：Ubuntu 20.04+ 或 Windows 10+

• CPU：x86_64 或 ARM SBSA 架构

• 安装前确保 pip、wheel 是最新的：

python3 -m pip install --upgrade pip setuptools wheel packaging

---

2. 清理旧版本（建议操作）

pip cache remove "tensorrt*"

---

3. 安装 TensorRT（默认 CUDA 12.x 版本）

python3 -m pip install --upgrade tensorrt

若你需要 指定 CUDA 版本（如 CUDA 11），则：

python3 -m pip install tensorrt-cu11 tensorrt-lean-cu11 tensorrt-dispatch-cu11

---

4. 轻量版本安装（仅推理使用）

python3 -m pip install --upgrade tensorrt-lean
python3 -m pip install --upgrade tensorrt-dispatch

---

5. 没有 root 权限？

加上 --user 参数：

python3 -m pip install --user tensorrt

---

6. 验证安装是否成功

打开 Python，运行以下命令：

🔹 常规版本验证：

import tensorrt
print(tensorrt.__version__)
assert tensorrt.Builder(tensorrt.Logger())

🔹 精简版本验证：

import tensorrt_lean as trt
print(trt.__version__)
assert trt.Runtime(trt.Logger())import tensorrt_dispatch as trt
print(trt.__version__)
assert trt.Runtime(trt.Logger())

---

⚠️ 错误排查

如果报错：

[TensorRT] ERROR: CUDA initialization failure with error 100

可能原因：

• 没有安装 NVIDIA 驱动

• 驱动与 CUDA 不兼容

• 在容器中未挂载 GPU

👉 可尝试使用 NVIDIA 官方容器：

docker run --gpus all -it --rm nvidia/cuda:12.3.2-base-ubuntu20.04

---

需要我帮你检查 CUDA 和驱动是否匹配，或者生成一个完整的安装脚本吗？