参考：TensorRT在ubuntu18.04的安装 - 走看看
Ubuntu18.04 安装cuda-10.2 cudnn7.6.5.32 tensorrt7.0.0.11
1.打开上面的TensorRT官网链接，可以看到如下的界面：
2.选择需要安装的TensorRT版本，点进去，这里我选择的是TensorRT 8
然后选择自己电脑对应的CUDA和Cudnn版本以及Ubuntu版本下载即可。
如：(安装包下载TensorRT 7.2.3 for Ubuntu 18.04 and CUDA 10.2 TAR package：https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/tensorrt/secure/7.2.3/tars/TensorRT-7.2.3.4.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-10.2.cudnn8.1.tar.gz)
我的电脑是Ubuntu18.04+CUDA10.2+Cudnn8.3.0(再次感谢这位博主的安装教程)
如果TensorRT下载过慢，提供一个我已经下载好的版本：
（百度网盘 提取码（o5ak）TensorRT8.0.3.4）或（百度网盘 提取码（c5nn ）TensorRT7.2.3.4）
3.安装过程：
①首先是进入解压文件中的python文件中：
cd /home/用户名/TensorRT-8.0.3.4/python
②在python文件中有几个包（选择当前环境的python版本进行安装）：
# 终端输入python查看自己目前环境的python版本 # 我的版本是python==3.6，所以选择cp36 pip install tensorrt-8.0.3.4-cp36-none-linux_x86_64.whl
！！！注意：之前有些博客写的是用sudo pip3 install tensorrt-8.0.3.4-cp36-none-linux_x86_64.whl，但是有黄色提示警告，虽然结尾说安装成功，但是导入import tensorrt时是没有的，提示说可能加一个-H可以，但是没有试过，我的电脑用的是pip install ...安装成功！
③用python查看：import tensorrt tensorrt.__version__ '8.0.3.4'
4.当tensorrt与tensorflow一起使用的时候，需要安装uff：
cd ~/TensorRT-8.0.3.4/uff pip install uff-0.6.9-py2.py3-none-any.whl which convert-to-uff
5.使用python接口的tensorrt，则需要安装pycuda：
pip install pycuda # 要等待一会
6.查看g++的版本：
g++ -V # 7.5.0
二、安装cmake
参考：Ubuntu下安装最新CMake及CMake简单使用
wget https://cmake.org/files/v3.12/cmake-3.12.2-Linux-x86_64.tar.gz tar zxvf cmake-3.12.2-Linux-x86_64.tar.gz
# 查看解压后目录 sudo apt install tree tree -L 2 cmake-3.12.2-Linux-x86_64 # 创建软链接 sudo mv cmake-3.12.2-Linux-x86_64 /opt/cmake-3.12.2 sudo ln -sf /opt/cmake-3.12.2/binopencv-3.4.x/build/lib # 更新一下 sudo ldconfig
完成！
