Ubuntu上卸载已安装的版本：
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sudo apt-get purge "libnvinfer*"
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如果想把安装文件都删掉以释放空间，执行:
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dpkg -l | grep tensorrt
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查看到安装包名，假如是nv-tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda11.1-trt7.2.1.6-ga-20201007，则执行:
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sudo dpkg -P nv-tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda11.1-trt7.2.1.6-ga-20201007
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这样就把/var/nv-tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda11.1-trt7.2.1.6-ga-20201007_1-1这样的目录文件删掉了。
在Ubuntu主机上安装TensorRT按照https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/install-guide/index.html#installing-debian 做即可，下载安装repo的deb文件后执行下面的步骤即可，假如安装适配CUDA10.2的TensorRT7.2.1版，执行：
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sudo dpkg -i nv-tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda10.2-trt7.2.1.6-ga-20201006_1-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/nv-tensorrt-repo-cuda10.2-trt7.2.1.6-ga-20201006/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install tensorrt
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如果是在docker容器内安装就不能使用上面的步骤了，否则在安装最后一步时总是会遇到类似如下的错误:
The following packages have unmet dependencies:
tensorrt : Depends: libnvinfer-dev (= 7.2.1-6+cuda10.2) but 8.0.0-1+cuda11.3 is to be installed
Depends: libnvinfer-plugin-dev (= 7.2.1-6+cuda10.2) but 8.0.0-1+cuda11.3 is to be installed
Depends: libnvparsers-dev (= 7.2.1-6+cuda10.2) but 8.0.0-1+cuda11.3 is to be installed
Depends: libnvonnxparsers-dev (= 7.2.1-6+cuda10.2) but 8.0.0-1+cuda11.3 is to be installed
Depends: libnvinfer-samples (= 7.2.1-6+cuda10.2) but it is not going to be installed
E: Unable to correct problems, you have held broken packages.
容器内分明安装的是CUDA10.2，TensorRT也是7.2.1.6+cuda10.2版的，但是就总是报上面类似的错误，换成其他版本也是一样的继续报类似错，折腾得很郁闷，后来仔细看NVIDIA的文档发现
看来在docker容器内安装TensorRT得用另外的办法，但是呢，用Network Repo方式安装去指定安装一堆libnvinfer*库（根据需要修改8为7）是在是麻烦：
而且装完后后来编译程序时发现还有这样那样的问题，哪怕是指定版本的方式也是同样有问题：
又来回折腾了一阵还是有错，最后往下看发现了这个最简单可靠的方式:
也就是说，最前面报那种莫名其妙的错，其实是因为docker容器内配置有NVIDIA CUDA network repository，而手工下载安装nv-tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda10.2-trt7.2.1.6-ga-20201006_1-1_amd64.deb这样的TensorRT local repository后，使用sudo apt-get install tensorrt安装的话由于有两种源会导致包冲突，只需要在/etc/apt/preferences.d/下增加个文件local-repo，内容是:
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Package: *
Pin: origin ""
Pin-Priority: 1001
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然后执行
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sudo apt-get update
sudo apt-get install tensorrt
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就顺利安装完成local repo对应的版本cuda10.2-trt7.2.1.6，然后编译程序也没见什么错误了！
感觉NVIDIA的文档有的地方写得真的是烂，不能针对每种环境安装分别清楚无误完整地说明白么，非要把很多搅合在一起让用户自己去蹚一个个坑
另外，如果是使用的RTX30序列的GPU，CUDA版本需要 >= 11.1，不然，虽然TensorRT可以安装，但是实际运行时可能会报下面这样的错误：
[W] [TRT] Half2 support requested on hardware without native FP16 support, performance will be negatively affected.
[E] [TRT] ../rtSafe/cuda/caskUtils.cpp (98) - Assertion Error in trtSmToCask: 0 (Unsupported SM.)
11.1.0虽然可以用，但是编译caffe或darknet等某些程序时可能会有下面的错误:
nvcc fatal: Unsupported gpu architecture 'compute_86'
所以对于RTX30序列的GPU，最好安装CUDA的版本 >= 11.1.1
以上就是docker容器内安装TensorRT的问题的详细内容，更多关于docker安装TensorRT的资料请关注服务器之家其它相关文章！
原文链接：https://blog.csdn.net/XCCCCZ/article/details/116838448