Nvidia环境配置again—cuda、cudnn、TensorRT

又又又配置环境，烦死了
主因docker中没cudnn和tensorRT环境，烦死了

Ubuntu 20.04(linux) cuda(12)+cudnn的deb方式安装以及验证（宝宝也适用哟）

2. TensorRT 安装及验证

下载连接：
https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download

2.1 tar包方式

• 1.解压下载的文件

tar -xzvf TensorRT-8.0.0.3.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.0.cudnn8.2.tar.gz

• 2.添加环境变量

sudo gedit ~/.bashrc
export PATH=/PATH/TO/TensorRT-7.1.3.4/bin:${PATH}
export LD_LIBRARY_PATH=/PATH/TO/TensorRT-7.1.3.4/lib:${LD_LIBRARY_PATH}
source ~/.bashrc

• 3.验证
  这里跑下其自带的例子sampleMNIST,路径如下，
  cd /home/sxhlvye/Downloads/TensorRT-8.0.0.3/samples/sampleMNIST
  然后直接输入make进行编译，完毕后会在路径/home/sxhlvye/Downloads/TensorRT-8.0.0.3/bin下看到编译好的可执行文件
  ./sample_mnist

该自带例子演示了如何用用TensorRT在预测阶段如何加快caffe模型对一张图片的预测时间，默认参数下，其会利用路径下/home/sxhlvye/Downloads/TensorRT-8.0.0.3/data/mnist下的deploy.prototxt、mnist.caffemodel、mnist_mean.binaryproto来对该目录下的一张图片预测结果

2.1.2 安装 TensorRT python

【Ubuntu版】TensorRT安装教程（tar包方式）

2.2 deb方式

deb方式安装，会安装其他版本cuda！！！

deb方式还待研究