前言
今天我们一起来看一下如何安装【LabVIEWTensoRT工具包】。
一、LabVIEW图形化TensoRT工具包简介
工具包特点：
- 图形化编程：无需掌握文本编程基础即可完成机器视觉项目；
- 直接的模型转换：可将Onnx模型（部分）转换至FP32、FP16或Int8的tensorRT模型（.trt或.engine）；
- 极速推理接口：加载tensorRT模型，并进行极速推理（速度为Onnx-tensorRT的2~5倍）；
- 自定义图层网络：面向资深玩家，可使用INetworkDefinition高级工具实现自己创建网络、查看或编辑已有的Onnx网络；
yolov5s在各工具包下的性能测评对比：
注：测试电脑cpu为i7-11800H，Intel集显为i7-11650G7，独显为笔记本RTX 3070（包括预处理和后处理）
yolov5s在tensoRT工具包下的运行速度：
二、LabVIEW图形化TensoRT工具包的安装
1、安装前的准备工作
- 确保你的电脑有==Nvidia独立显卡==，如果没有，建议使用其他工具包,TensorRT工具包需要Nvidia独立显卡的支持；
- 安装LabVIEW图形化TensorRT工具包之前，请先安装LabVIEW 2018 64位或更高版本，切记需要64位版本哦，如已安装，无需重复安装。关于LabVIEW的安装，网上有很多教程，这里就不再赘述；
- 为了能够成功安装工具包，建议大家升级VIPM为VIPM-21，如有更高版本或已安装此版本，则无需重复安装;VIPM-21下载链接：https://download.csdn.net/download/virobotics/85463218
- 安装AI视觉工具包：techforce_lib_opencv_cpu-1.0.0.98.vip，安装步骤可查看：https://blog.csdn.net/virobotics/article/details/123656523
2、LabVIEW图形化TensoRT工具包及相关驱动安装与配置
配置cuda及cudnn
- ① 如果你的电脑有Nvidia独立显卡的话，配置cuda 11.3和cudnn（之后实例会以11.3为例）。
② 安装包提供了cuda+cudnn的免安装包，免安装包路径：“..\cuda113\bin.7z”，解压bin压缩包，可以放任意位置。把里面的bin文件夹设置为环境变量。
③ 在命令行中执行 nvcc –V 查看cuda是否已经成功配置，如下所示为成功配置
④ 电脑关机重启；
安装TensoRT工具包
- 确保已安装cuda 11.0~11.6中任意一个版本（建议为11.3）和对应的cudnn，并配置好环境变量；
安装前请将labview.exe设置为管理员启动，如下图（安装完成后请记得改回）
管理员身份打开vipm
双击并运行【virobotics_lib_tensorrt-1.0.0.22.vip】开始安装，安装过程会自动安装tensoRT驱动包；
等待几秒钟会出现如下界面，点击Install进行安装 ；
- 安装需要几分钟，等待一会，出现如下界面，均显示为No Errors即成功安装，点击Finish即可；
- 成功安装后重启LabVIEW并新建VI，在程序框图面板(记得是程序框图面板，不是前面板哦)中鼠标右键-->点击Addons-->可以看到附加工具包Addons中多了一项"VIRobotics"-->点击VIRobotics-->点击函数选版TensoRT，可以找到我们刚刚安装好的工具包中TensoRT的相关函数。拖入onnx_to_engine.vi如能运行则表示安装成功
3、常见安装错误
1、VIPM安装界面显示一直在连接LabVIEW，打开LabVIEW之后看到环境变量添加失败提示
解决办法：点击OK，继续安装工具包，安装完成之后，手动将一下路径添加到系统环境变量Path中。
C:\ProgramData\VIRobotics\driver\TensorRT\lib
2、拖动onnx_to_engine.vi到程序框图面板报错
解决办法：请确保电脑的cuda已经配置好，请确保\TensorRT\lib已经添加到系统环境变量中，如还报错，建议关机重启
三、LabVIEW图形化TensoRT工具包及相关驱动下载
如需工具包，可关注微信公众号：VIRobotics,回复：tensorRT工具包
总结
以上就是今天要给大家分享的内容。如果有问题可以在评论区里讨论，提问前请先点赞支持一下博主哦，如您想要探讨更多关于LabVIEW与人工智能技术，欢迎加入我们的技术交流群：705637299。进群请备注：LabVIEW机器视觉
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