docker容器内安装TensorRT的问题

下面是关于“Docker容器内安装TensorRT的问题”的完整攻略。

Docker容器内安装TensorRT

以下是Docker容器内安装TensorRT的步骤：

1. 在Dockerfile中添加TensorRT安装命令

```dockerfile
FROM nvidia/cuda:10.2-cudnn7-devel-ubuntu18.04

# 安装TensorRT
RUN apt-get update && \
apt-get install -y --no-install-recommends \
libnvinfer7=7.x.x.x-1+cuda10.x \
libnvinfer-dev=7.x.x.x-1+cuda10.x \
libnvinfer-plugin7=7.x.x.x-1+cuda10.x \
&& \
apt-get clean && \
rm -rf /var/lib/apt/lists/*
```

在上面的代码中，我们使用apt-get命令安装TensorRT。请注意，'7.x.x.x'应替换为您要安装的TensorRT版本号。

1. 构建Docker镜像

bash
docker build -t my_image .

在上面的代码中，我们使用'docker build'命令构建Docker镜像。请注意，'my_image'应替换为您要构建的镜像名称。

1. 运行Docker容器

bash
docker run --gpus all -it my_image

在上面的代码中，我们使用'docker run'命令运行Docker容器。请注意，'my_image'应替换为您要运行的镜像名称。

示例说明

以下是两个示例说明：

1. 在Docker容器内运行TensorRT示例

```bash
docker run --gpus all -it my_image

# 运行TensorRT示例
cd /usr/src/tensorrt/samples/python/introductory_parser_samples
python3 mnist.py
```

在上面的代码中，我们使用'docker run'命令运行Docker容器，并进入容器内部。然后，我们切换到TensorRT示例目录并运行'mnist.py'脚本。

1. 在Docker容器内运行TensorFlow和TensorRT

```dockerfile
FROM nvidia/cuda:10.2-cudnn7-devel-ubuntu18.04

# 安装TensorFlow和TensorRT
RUN apt-get update && \
apt-get install -y --no-install-recommends \
python3-pip \
python3-dev \
libnvinfer7=7.x.x.x-1+cuda10.x \
libnvinfer-dev=7.x.x.x-1+cuda10.x \
libnvinfer-plugin7=7.x.x.x-1+cuda10.x \
&& \
apt-get clean && \
rm -rf /var/lib/apt/lists/*

RUN pip3 install tensorflow-gpu==2.4.1 tensorflow-addons==0.12.1

# 设置环境变量
ENV LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```

在上面的代码中，我们使用apt-get命令安装TensorFlow和TensorRT，并使用pip3命令安装TensorFlow Addons。然后，我们设置环境变量以确保TensorFlow和TensorRT能够正常工作。

结论

在本文中，我们介绍了在Docker容器内安装TensorRT的步骤，并提供了两个示例说明。可以根据具体的需求选择不同的示例进行学习和实践。