1.18.sample的编译和测试

朱有鹏老师 2023-01-12 15:06:57

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1.18.sample的编译和测试

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本文记录了在Ubuntu18.04上编译TensorRT 7.1的过程，包括环境要求、TensorRT SDK下载与配置、源代码编译安装以及测试步骤。在编译过程中，需确保CUDA 10.2和cuDNN 8.0的安装，并更新CMake和PATH环境变量。完成编译后，通过sample_mnist测试安装正确性，并介绍了使用torch2trt库测试TensorRT加速效果。

本文记录了在Ubuntu18.04系统中搭建TensorFlow1.6.0-GPU版本时遇到的两个问题：环境变量配置错误和测试样例找不到文件。错误地将环境变量指向了/usr/local/CUDA路径，而正确路径应为/mnt/jackfrost/CUDA。此外，测试sample例子时，发现deviceQuery.cpp未编译，通过执行make指令解决了这个问题。

本文介绍如何在Fedora10环境下编译安装libupnp-1.6.18，并进行样例程序tv_device和tv_ctrlpt的测试。需要注意的是，为了确保CP能够发现DEVICE，需关闭防火墙。在tv_ctrlpt端可通过输入特定命令来获取tv_device的信息，并实现对其控制。

这篇博客详细介绍了如何在Ubuntu 18.04上配置环境并编译PhxPaxos项目，包括解决依赖问题，如leveldb、protobuf、glog的编译，以及遇到的错误和解决方案，如Perl不支持的写法。同时，文章还提到了在编译sample时需要的gflags和grpc，以及在运行sample（phxelection、phxecho、phxkv）时可能遇到的问题和解决办法。

本文详细介绍了在JetsonTX1上使用NVIDIADeepStreamSDK进行目标检测的实践过程，包括从编译源码到运行官方示例，以及处理不同视频源的技巧。通过DeepStreamSDK的五个示例程序，展示了如何构建Gstream管道，进行视频解码、批处理、目标检测和显示。此外，还分析了代码的运行逻辑，解释了如何处理和显示检测结果。

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