install_tensorrt.bat 2.9 KB

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  1. @echo off
  2. chcp 65001 >nul
  3. echo ============================================
  4. echo GTX 1660 TensorRT 优化版本安装脚本
  5. echo ============================================
  6. echo.
  7. echo [1/5] 检查 Python 环境...
  8. python --version
  9. if errorlevel 1 (
  10. echo.
  11. echo ❌ 错误:未找到 Python!
  12. echo 请先安装 Python 3.8-3.11,并确保添加到 PATH
  13. pause
  14. exit /b 1
  15. )
  16. echo ✓ Python 已安装
  17. echo.
  18. echo [2/5] 升级 pip...
  19. python -m pip install --upgrade pip
  20. echo.
  21. echo [3/5] 安装基础依赖...
  22. pip install numpy opencv-python matplotlib kornia>=0.6.11
  23. if errorlevel 1 (
  24. echo.
  25. echo ❌ 基础依赖安装失败!
  26. pause
  27. exit /b 1
  28. )
  29. echo ✓ 基础依赖安装完成
  30. echo.
  31. echo [4/5] 安装 PyTorch (CUDA 12.1)...
  32. echo 正在卸载旧版本(如果有)...
  33. pip uninstall -y torch torchvision torchaudio 2>nul
  34. echo 正在安装 PyTorch 2.5.1 (CUDA 12.1)...
  35. echo 这可能需要几分钟,请耐心等待...
  36. pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
  37. if errorlevel 1 (
  38. echo.
  39. echo ❌ PyTorch 安装失败!
  40. echo 请检查网络连接或手动安装
  41. pause
  42. exit /b 1
  43. )
  44. echo ✓ PyTorch 安装完成
  45. echo.
  46. echo [5/5] 安装 TensorRT (torch-tensorrt)...
  47. pip install torch-tensorrt==2.5.0
  48. if errorlevel 1 (
  49. echo.
  50. echo ⚠️ TensorRT 安装失败(可选,不影响基础使用)
  51. echo.
  52. echo 如果安装失败,你可以:
  53. echo 1. 稍后手动安装:pip install torch-tensorrt==2.5.0
  54. echo 2. 或使用 PyTorch FP16(不使用 TensorRT)
  55. echo 3. 或使用 ONNX → TensorRT 方案(见文档)
  56. ) else (
  57. echo ✓ TensorRT 安装完成
  58. )
  59. echo.
  60. echo ============================================
  61. echo 验证安装...
  62. echo ============================================
  63. echo.
  64. echo 验证 PyTorch 和 CUDA...
  65. python -c "import torch; print(f'✓ PyTorch: {torch.__version__}'); print(f'✓ CUDA available: {torch.cuda.is_available()}'); print(f'✓ CUDA version: {torch.version.cuda}'); gpu_name = torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else 'N/A'; print(f'✓ GPU: {gpu_name}')"
  66. echo.
  67. echo 验证 TensorRT...
  68. python -c "import torch_tensorrt; print('✓ TensorRT: 已安装')" 2>nul || echo "⚠️ TensorRT: 未安装(可选,不影响基础使用)"
  69. echo.
  70. echo ============================================
  71. echo 安装完成!
  72. echo ============================================
  73. echo.
  74. echo 现在你可以运行项目了:
  75. echo.
  76. echo 基础运行(不使用 TensorRT):
  77. echo python demo_lightglue_camera_position_async.py --input "udp://0.0.0.0:12346" --max_keypoints 128 --use_fp16 --show_fps
  78. echo.
  79. echo 使用 TensorRT 加速:
  80. echo python demo_lightglue_camera_position_async.py --input "udp://0.0.0.0:12346" --max_keypoints 128 --use_fp16 --use_tensorrt --tensorrt_precision fp16 --show_fps
  81. echo.
  82. pause