1、版本信息

win10电脑环境：

• TensorRT:8.4.1.5
• CUDA: 11.6
• VS: 2019

环境安装成功后，使用sampleOnnxMNIST测试

2、VS2019环境配置

用vs打开sampleOnnxMNIST项目，位置在 D:\TensorRT-8.4.1.5\samples\sampleOnnxMNIST

（1）包含目录

右键项目>属性>VC++目录>包含目录

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\include

D:\TensorRT-8.4.1.5\include

D:\opencv45\opencv\build

D:\opencv45\opencv\build\include

（2）库目录

右键项目>属性>VC++目录>库目录

D:\TensorRT-8.4.1.5\lib

D:\opencv45\opencv\build\x64\vc15\lib

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\lib\x64

 （3）链接器

将TensorRT的链接库、OpenCV的链接库、CUDA的链接库分别配置到VS的附加依赖项中，如下图所示。

右键项目>属性>链接器>输入>附加依赖项

具体如下：

cublas.lib
cublasLt.lib
cuda.lib
cudadevrt.lib
cudart.lib
cudart_static.lib
cufft.lib
cufftw.lib
curand.lib
cusolver.lib
cusolverMg.lib
cusparse.lib
nppc.lib
nppial.lib
nppicc.lib
nppidei.lib
nppif.lib
nppig.lib
nppim.lib
nppist.lib
nppisu.lib
nppitc.lib
npps.lib
nvblas.lib
nvjpeg.lib
nvml.lib
nvrtc.lib
OpenCL.lib
nvparsers.lib
nvonnxparser.lib
nvinfer_plugin.lib
nvinfer.lib
opencv_world450.lib

如果是debug模式，最后一个就写成：opencv_world450d.lib

（4）预处理器

在预处理定义中添加：NOMINMAX和_CRT_SECURE_NO_WARNINGS

至此环境配置完成。

3、运行

右击项目“重新生成”，重新编译项目，生成sample_onnx_mnist.exe

cmd 进入路径“D:\TensorRT-8.4.1.5\samples\sampleOnnxMNIST\x64\debug”

运行命令：sample_onnx_mnist.exe --datadir=D:\TensorRT-8.4.1.5\data\mnist\

即可测试成功，会出现下面的预测结果：

成功！