Шаги для воссоздания:
nvidia-docker run --rm nvcr.io/nvidia/pytorch:19.05-py3 python3 -c "import tensorrt"
Traceback (последний последний вызов):
Файл "", строка 1, в
ModuleNotFoundError: нет модуля с именем 'tennsrt'
Другая потенциально полезная информация:
nvidia-docker run --rm nvcr.io/nvidia/pytorch:19.05-py3 nvcc -V
nvcc: драйвер компилятора NVIDIA (C) Cuda
Авторское право (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Построен в чт_апр_18_19: 10: 59_PDT_2019
Инструменты для компиляции Cuda, выпуск 10.1, V10.1.163
nvidia-docker run --rm nvcr.io/nvidia/pytorch:19.05-py3 nvidia-smi
Вс 9 июня 06:05:01 2019
+ ------------------------------------------------- ---------------------------- +
| NVIDIA-SMI 418.67 Версия драйвера: 418.67 CUDA Версия: 10.1 |
| ------------------------------- + ----------------- ----- + ---------------------- +
| Название графического процессора Персистент-М | Bus-Id Disp.A | Летучий Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr: Использование / Крышка | Использование памяти | GPU-Util Compute M. |
| =============================== + ================= ===== + ====================== |
| 0 GeForce RTX 208 ... Вкл | 00000000: 01: 00.0 выкл. | N / A |
| 0% 37C P0 65 Вт / 260 Вт | 105 МБ / 10989 МБ | 2% по умолчанию |
+ ------------------------------- + ----------------- ----- + ---------------------- +
| 1 GeForce RTX 208 ... Вкл | 00000000: 02: 00.0 выкл. | N / A |
| 0% 35C P8 19 Вт / 260 Вт | 1MiB / 10989MiB | 0% по умолчанию |
+ ------------------------------- + ----------------- ----- + ---------------------- +
+ ---------------------------------------------- ------------------------------- +
| Процессы: Память GPU |
| Тип PID графического процессора Имя процесса Использование |
| ================================================= ============================ |
+ ------------------------------------------------- ---------------------------- +
Я могу подтвердить работу сэмплов TensorRT (только проверил sampleMNIST). Я установил образцы через nv-tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda10.1-trt5.1.5.0-ga-20190427_1-1_amd64.deb.
Также:
dpkg -l | grep libnvinfer
ii libnvinfer-dev 5.1.5-1 + cuda10.1 amd64 Библиотеки и заголовки для разработки TensorRT
ii libnvinfer-samples 5.1.5-1 + cuda10.1 все образцы TensorRT и документация
ii libnvinfer5 5.1.5-1 + cuda10.1 amd64 библиотеки времени выполнения TensorRT