建議仔細讀一讀NVIDIA官方出的安裝教程，里面有windows、linux等安裝教程，非常詳細，這里再做一下簡要總結。

TensorRT主要有三種安裝模式、五種安裝方式

毫無疑問，在windows系統中，我們只能選擇zip安裝。

安裝tensorRT之前確保電腦安裝好了英偉達顯卡驅動、cudaToolkit，cuDNN的話不是必須得可以不用安裝（官方多次提到目前的TensorRT對cuDNN的依賴很少了）

我的電腦CUDA版本為11.7? cuDNN版本為8.7.0，我這里選擇安裝TensorRT 8.x ，進入官網下載頁面（需要登錄）

我這里選擇安裝TensorRT 8.6 GA for x86_64 Architecture。注意ARM架構的不一樣，需要進入?頁面仔細確認到底應該下載哪個文件。特別注意，要與自己本地電腦的CUDA版本對應

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下載zip文件之后，解壓，我這里解壓到?C:\Program Files\TensorRT-8.6.1.6 ，解壓后的文件目錄如下圖所示：

?下面重點來了，按照官方的說法，我們有兩種方式可選

第一種方式：把 C:\Program Files\TensorRT-8.6.1.6\lib文件中所有的DLL文件復制到CUDA的安裝目錄下bin目錄下（比如：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.Y\bin），不過我并不推薦這種方式，會使文件結構混亂。

第二種方式：直接配置TensorRT的環境變量。具體做法是把?C:\Program Files\TensorRT-8.6.1.6\lib 目錄添加到系統環境變量中

之后我們就可以在虛擬環境中安裝TensorRT了，比如我的anaconda中有一個torch_work虛擬環境(python==3.10)。

下面為該虛擬環境安裝TensorRT，首先命令行切換到 C:\Program Files\TensorRT-8.6.1.6\python 目錄下并切換到torch_work虛擬環境中

選擇跟虛擬環境匹配的python版本，我這里選擇?full installation 的安裝模式?

然后執行pip安裝命令

?之后我們還需要安裝?uff,?graphsurgeon，?onnx_graphsurgeon 這三個python包，它們就在解壓目錄下

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?我們切換到對應的目錄，pip安裝

?至此，在conda環境下安裝tensorRT就全部完成了，接下來驗證一下是否安裝成功。

進入該虛擬環境中導入 tensorrt 包，如果控制臺沒有報錯，即為安裝成功，接下來就可以在conda虛擬環境下使用?tensorrt。

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