ソースを記入してください：
https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/11129472.html
参考サイト：
https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-install-guide/index.html
https://arleyzhang.github.io/articles/7f4b25ce/
https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html
1つの解説
1.1 DEBは、直接インストール。しかし、私はCUDAドライバの前に設置されているか覚えていません。オンラインは、CUDAドライバとTensorRTFは、DEBのインストールジョブあると述べました。。。
1.2設置環境のUbuntu 16.04.1 +アナコンダ（python3.6.8）+ cuda9.0 + cudnn7.5
インストールステップ2
2.1須藤のdpkg -i NV-tensorrt-レポubuntu1604-cuda9.0-trt5.1.5.0-GA-20190427_1-1_amd64.deb
2.2須藤はapt-キー-add /var/nv-tensorrt-repo-cuda9.0-trt5.1.5.0-ga-20190427/7fa2af80.pub
2.3須藤はapt-getを更新
2.4須藤はapt-getをインストールtensorrt
この時点で、TensorRTFのインストールは完了です。
2.5次のコマンドを実行すると、インストールが成功したかどうかを確認するには：
dpkgの-l | grepの TensorRT
2.6をインストールするには、次のコマンドは、（とにかく、右に何がインストールされているか、知りません）：
須藤はapt - インストールのpython3-libnvinfer-devの
2.7 到上面，python里面无法import tensorrt。直接使用ubuntu自带的archive manager打开nv-tensorrt-repo-ubuntu1604-cuda9.0-trt5.1.5.0-ga-20190427_1-1_amd64.deb文件，可以看到里面有python3.6的XXX。通过下面命令安装该whl文件。
pip install tensorrt-5.1.5.0-cp36-none-linux_x86_64.whl
2.8 验证python能否导入tensorrt（此处成功）：
2.9 安装PyCUDA。
PyCUDA允许python直接访问CUDA的API。
首先保证nvcc在PATH路径中。而后输入：
pip install 'pycuda>=2017.1.1'
2.10 验证程序能否运行（见下面网址）
https://arleyzhang.github.io/articles/7f4b25ce/
可以把 tensorrt 文件夹拷贝到用户目录下，方便自己修改测试例程中的代码。
进入 samples 文件夹直接 make，会在 bin 目录中生成可执行文件，可以一一进行测试学习。
运行了sample_mnist，结果如下：
3 卸载
具体见网址：
https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-install-guide/index.html#uninstalling
sudo apt-get purge "libnvinfer*" pip uninstall tensorrt
4 其他
4.1 cudnn使用deb安装：
说明：不建议使用这种方式安装。
Navigate to your <cudnnpath> directory containing cuDNN Debian file.
Install the runtime library, for example:
sudo dpkg -i libcudnn7_7.0.3.11-1+cuda9.0_amd64.deb
Install the developer library, for example:
sudo dpkg -i libcudnn7-devel_7.0.3.11-1+cuda9.0_amd64.deb
Install the code samples and the cuDNN Library User Guide, for example:
sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.0.3.11-1+cuda9.0_amd64.deb
4.2 使用tar文件安装
Navigate to your <cudnnpath> directory containing the cuDNN Tar file.
Unzip the cuDNN package.
tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz
Copy the following files into the CUDA Toolkit directory, and change the file permissions.
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
4.3 测试cudnn是否安装成功
1）/usr/src/cudnn_samples_v7放到home文件夹下。
2）cd mnistCUDNN/
3）make
4）./mnistCUDNN
出错了。。。
原因是之前/usr/local/cuda中cudnn用的是7.4.2版本的。替换为7.5之后，运行成功。（实际上在/usr/lib/x86_64-linux-gnu中有刚刚使用deb装上的7.5版本的cudnn，但是程序未能找到。不知道目前有两套相同版本的cudnn，以后会不会出问题吧。。。所以不建议使用deb安装，位置不可控）
