一、机器配置

1. 电脑：台式机
2. 系统：Ubuntu 20.04.5
3. 显卡：GTX 1070，8G显存
4. 软件版本：
5. deepstream：6.1.1
6. 显卡驱动版本：515.76
7. CUDA版本：11.7.1
8. cudnn版本：8.6.0
9. TensorRT版本：8.4.3.1
   附上一些下载链接：
   （1）显卡驱动：https://www.nvidia.cn/drivers/unix/linux-amd64-display-archive/
   （2）CUDA下载：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
   （3）cudnn下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
   （4）TensorRT下载：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download

（ps: deepstream的安装配置可以参考上篇博客：传送门）

二、环境配置

1. 工程下载

• 切换到deepstream的source路径，即/opt/nvidia/deepstream/deepstream/sources，使用如下指令下载工程：

  git clone https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/deepstream_python_apps
  

• 由于我们使用的是deepstream的6.1.1版本，我们进入deepstream_python_apps目录，并切换到tag1.1.4版本，

  git checkout 1.1.4
  

  （注意deepstream版本要跟deepstream_python_apps对应的工程版本对应，否则可能会出错）

2. 安装依赖

• 打开工程下的bindings/README.md，安装Gst Python v1.16.2，如下所示:

  sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates -y
  sudo update-ca-certificates
  cd 3rdparty/gst-python/
  ./autogen.sh
  make
  sudo make install
  

  

• 之后，再按说明文档编译python的接口，如下所示：
  

• 会生成pyds-1.1.4-py3-none-linux_x86_64.whl文件，如下所示：
  

• 再使用pip install pyds-1.1.4-py3-none-linux_x86_64.whl进行安装：

  pip install pyds-1.1.4-py3-none-linux_x86_64.whlell
  

  到这里，该安装的应该就都安装完了。

三、运行实例

• 在工程的apps路径下，有很多应用示例，如下所示：

• 这里我们使用deepstream-test1这个例子，使用如下指令运行：

python deepstream_test_1.py video.h264

• 运行效果如下所示：

（下一步工作：尝试用 deepstream + 自己的模型yolov5模型 构建整个视频应用）

结束。