ModuleNotFoundError:没有名为“tensorrt”的模块

Question

重新创建的步骤：

nvidia-docker run --rm nvcr.io/nvidia/pytorch:19.05-py3 python3 -c "import tensorrt"

回溯(最近一次调用)：

文件""，第1行，位于

ModuleNotFoundError:没有名为“tensorrt”的模块

其他可能有用的信息：

nvidia-docker run --rm nvcr.io/nvidia/pytorch:19.05-py3 nvcc -V

nvcc: NVIDIA (R) Cuda编译器驱动程序

版权所有(c) 2005-2019 NVIDIA Corporation

基于Thu_Apr_18_19:10:59_PDT_2019构建

Cuda编译工具，版本10.1，V10.1.163

nvidia-docker run --rm nvcr.io/nvidia/pytorch:19.05-py3 nvidia-smi

孙俊9 06:05:01 2019

+-----------------------------------------------------------------------------+

| NVIDIA-SMI 418.67驱动版本: 418.67 CUDA版本: 10.1 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+

| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr。ECC |

Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap|内存使用量| GPU-Util Compute M。

|===============================+======================+======================|

|0 GeForce腾讯通208...On | 00000000:01:00.0 Off |不适用

0%37C P0 65W / 260W | 105MiB / 10989MiB |2%默认值

+-------------------------------+----------------------+----------------------+

|1 GeForce腾讯通208...On | 00000000:02:00.0 Off |不适用

0%35C P8 19W / 260W | 1MiB / 10989MiB |0%默认值

+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+

进程: GPU内存

GPU PID类型进程名称使用情况

|=============================================================================|

+-----------------------------------------------------------------------------+

我可以确认TensorRT样本(仅检查sampleMNIST)工作。我通过nv-tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda10.1-trt5.1.5.0-ga-20190427_1-1_amd64.deb.安装了示例

另外：

dpkg -l | grep libnvinfer

ii dev 5.1.5-1+cuda10.1 amd64 TensorRT开发库和头文件

ii samples 5.1.5-1+cuda10.1所有TensorRT示例和文档

ii libnvinfer5 5.1.5-1+cuda10.1 amd64 TensorRT运行时库

Answer 1

python绑定附带了一个单独的TensorRT图像。默认情况下，nvcr.io/nvidia/pytorch镜像不随TensorRT一起提供。

您可以尝试使用TensorRT镜像：

nvidia-docker run --rm nvcr.io/nvidia/tensorrt:19.09-py3 \
        python3 -c "import tensorrt as trt; print(trt.__version__)"