add tensorrt in docs (#5313)

Author: JZZ-NOTE

docs/install/compile/linux-compile.md

@@ -16,14 +16,15 @@
 
 * 如果您的计算机有 NVIDIA® GPU，请确保满足以下条件以编译 GPU 版 PaddlePaddle
 
-    * **CUDA 工具包 10.1/10.2 配合 cuDNN 7 (cuDNN 版本>=7.6.5, 如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高)**
-    * **CUDA 工具包 11.1 配合 cuDNN v8.1.1(如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高)**
-    * **CUDA 工具包 11.2 配合 cuDNN v8.1.1(如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高)**
-    * **CUDA 工具包 11.6 配合 cuDNN v8.4.0(如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高)**
-    * **CUDA 工具包 11.7 配合 cuDNN v8.4.1(如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高)**
+    * **CUDA 工具包 10.1 配合 cuDNN 7 (cuDNN 版本>=7.6.5, 如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高)**
+    * **CUDA 工具包 10.2 配合 cuDNN 7 (cuDNN 版本>=7.6.5, 如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高；如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT7.0.0.11)**
+    * **CUDA 工具包 11.1 配合 cuDNN v8.1.1(如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高；如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT7.2.3.4)**
+    * **CUDA 工具包 11.2 配合 cuDNN v8.1.1(如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高；如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.0.3.4)**
+    * **CUDA 工具包 11.6 配合 cuDNN v8.4.0(如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高；如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.4.0.6)**
+    * **CUDA 工具包 11.7 配合 cuDNN v8.4.1(如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高；如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.4.2.4)**
     * **GPU 运算能力超过 3.5 的硬件设备**
 
-        您可参考 NVIDIA 官方文档了解 CUDA 和 CUDNN 的安装流程和配置方法，请见[CUDA](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/)，[cuDNN](https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/)
+        您可参考 NVIDIA 官方文档了解 CUDA 和 CUDNN 的安装流程和配置方法，请见[CUDA](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/)，[cuDNN](https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/)，
 
 
 ## 安装步骤
@@ -139,7 +140,7 @@ git checkout [分支名]
 例如：
 
 ```
-git checkout release/2.4
+git checkout release/2.3
 ```
 
 注意：python3.6、python3.7 版本从 release/1.2 分支开始支持, python3.8 版本从 release/1.8 分支开始支持, python3.9 版本从 release/2.1 分支开始支持, python3.10 版本从 release/2.3 分支开始支持
@@ -488,7 +489,7 @@ git checkout [分支名]
 例如：
 
 ```
-git checkout release/2.4
+git checkout release/2.3
 ```
 
 #### 10. 并且请创建并进入一个叫 build 的目录下：
@@ -513,7 +514,7 @@ mkdir build && cd build
     > 请注意 PY_VERSION 参数更换为您需要的 python 版本
 
 
-* 对于需要编译**GPU 版本 PaddlePaddle**的用户：(**仅支持 CentOS7（CUDA11.7/CUDA11.6/CUDA11.2/CUDA11.1/CUDA10.2/CUDA10.1)**)
+* 对于需要编译**GPU 版本 PaddlePaddle**的用户：(**仅支持 CentOS7（CUDA11.6/CUDA11.2/CUDA11.1/CUDA10.2/CUDA10.1)**)
 
     1. 请确保您已经正确安装 nccl2，或者按照以下指令安装 nccl2（这里提供的是 CUDA10.2，cuDNN7 下 nccl2 的安装指令，更多版本的安装信息请参考 NVIDIA[官方网站](https://developer.nvidia.com/nccl)）:
 

docs/install/compile/windows-compile.md

@@ -15,7 +15,7 @@
 
 * 如果你的计算机硬件没有 NVIDIA® GPU，请编译 CPU 版本的 PaddlePaddle
 
-* 如果你的计算机硬件有 NVIDIA® GPU，推荐编译 GPU 版本的 PaddlePaddle，建议安装 **CUDA 10.1/10.2/11.1/11.2/11.6/11.7**
+* 如果你的计算机硬件有 NVIDIA® GPU，推荐编译 GPU 版本的 PaddlePaddle，建议安装 **CUDA 10.1/10.2//11.1/11.2/11.6/11.7**
 
 ## 本机编译过程
 
@@ -51,7 +51,7 @@
 5. 切换到 2.2 分支下进行编译：
 
     ```
-    git checkout release/2.4
+    git checkout release/2.3
     ```
 
 6. 创建名为 build 的目录并进入：

docs/install/pip/linux-pip.md

@@ -6,8 +6,10 @@
 
 * **Linux 版本 (64 bit)**
 
-  * **CentOS 7 (GPU 版本支持 CUDA 10.1/10.2/11.1/11.2/11.6/11.7)**
-  * **Ubuntu 16.04/18.04/20.04/22.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.1/10.2/11.1/11.2/11.6/11.7)**
+  * **CentOS 7 (GPU 版本支持 CUDA 10.1/10.2/11.1/11.2/11.6)**
+  * **Ubuntu 16.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.1/10.2/11.1/11.2/11.6)**
+  * **Ubuntu 18.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.1/10.2/11.1/11.2/11.6)**
+  * **Ubuntu 20.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.1/10.2/11.1/11.2/11.6)**
 
 * **Python 版本 3.6/3.7/3.8/3.9/3.10 (64 bit)**
 
@@ -75,19 +77,21 @@
 
 * 如果您的计算机有 NVIDIA® GPU，请确保满足以下条件并且安装[GPU 版 PaddlePaddle](#gpu)
 
-  * **CUDA 工具包 10.1/10.2 配合 cuDNN 7 (cuDNN 版本>=7.6.5, 如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高)**
+  * **CUDA 工具包 10.1 配合 cuDNN 7 (cuDNN 版本>=7.6.5, 如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高)**
 
-  * **CUDA 工具包 11.1 配合 cuDNN v8.1.1(如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高)**
+  * **CUDA 工具包 10.2 配合 cuDNN 7 (cuDNN 版本>=7.6.5, 如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高；如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT7.0.0.11)**
 
-  * **CUDA 工具包 11.2 配合 cuDNN v8.1.1(如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高)**
+  * **CUDA 工具包 11.1 配合 cuDNN v8.1.1(如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高；如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT7.2.3.4)**
 
-  * **CUDA 工具包 11.6 配合 cuDNN v8.4.0(如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高)**
+  * **CUDA 工具包 11.2 配合 cuDNN v8.1.1(如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高；如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.0.3.4)**
 
-  * **CUDA 工具包 11.7 配合 cuDNN v8.4.1(如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高)**
+  * **CUDA 工具包 11.6 配合 cuDNN v8.4.0(如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高；如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.4.0.6)**
+
+  * **CUDA 工具包 11.7 配合 cuDNN v8.4.1(如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高；如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.4.2.4)**
 
   * **GPU 运算能力超过 3.5 的硬件设备**
 
-    您可参考 NVIDIA 官方文档了解 CUDA 和 CUDNN 的安装流程和配置方法，请见[CUDA](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/)，[cuDNN](https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/)
+    您可参考 NVIDIA 官方文档了解 CUDA、CUDNN 和 TensorRT 的安装流程和配置方法，请见[CUDA](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/)，[cuDNN](https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/)，[TensorRT](https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download)
 
 * 如果您需要使用多卡环境请确保您已经正确安装 nccl2，或者按照以下指令安装 nccl2（这里提供的是 CUDA10.2，cuDNN7 下 nccl2 的安装指令，更多版本的安装信息请参考 NVIDIA[官方网站](https://developer.nvidia.com/nccl)）:
 
@@ -126,7 +130,7 @@
 
 
   ```
-  python -m pip install paddlepaddle==2.4.0rc0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
+  python -m pip install paddlepaddle==2.3.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
   ```
 
 
@@ -138,7 +142,7 @@
 2.2.1 CUDA10.1 的 PaddlePaddle
 
   ```
-  python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.0rc0.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
+  python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
   ```
 
 
@@ -147,39 +151,33 @@
 
 
   ```
-  python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.0rc0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
+  python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
   ```
 
 
 2.2.3 CUDA11.1 的 PaddlePaddle
 
 
   ```
-  python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.0rc0.post111 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
+  python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post111 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
   ```
 
 
 2.2.4 CUDA11.2 的 PaddlePaddle
 
 
   ```
-  python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.0rc0.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
+  python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
   ```
 
 
 2.2.5 CUDA11.6 的 PaddlePaddle
 
 
   ```
-  python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.0rc0.post116 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
+  python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post116 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
   ```
 
-2.2.6 CUDA11.7 的 PaddlePaddle
-
-
-  ```
-  python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.0rc0.post117 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
-  ```
 
 
 注：
@@ -201,26 +199,26 @@
   * cpu、mkl 版本 noavx 机器安装：
 
   ```
-  python -m pip download paddlepaddle==2.4.0rc0 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/noavx/stable.html --no-index --no-deps
+  python -m pip download paddlepaddle==2.3.2 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/noavx/stable.html --no-index --no-deps
   ```
 
   * cpu、openblas 版本 noavx 机器安装：
 
   ```
-  python -m pip download paddlepaddle==2.4.0rc0 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/openblas/noavx/stable.html --no-index --no-deps
+  python -m pip download paddlepaddle==2.3.2 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/openblas/noavx/stable.html --no-index --no-deps
   ```
 
 
   * gpu 版本 cuda10.1 noavx 机器安装：
 
   ```
-  python -m pip download paddlepaddle-gpu==2.4.0rc0.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/noavx/stable.html --no-index --no-deps
+  python -m pip download paddlepaddle-gpu==2.3.2.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/noavx/stable.html --no-index --no-deps
   ```
 
   * gpu 版本 cuda10.2 noavx 机器安装：
 
   ```
-  python -m pip download paddlepaddle-gpu==2.4.0rc0 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/noavx/stable.html --no-index --no-deps
+  python -m pip download paddlepaddle-gpu==2.3.2 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/noavx/stable.html --no-index --no-deps
   ```
 
   判断你的机器是否支持`avx`，可以输入以下命令，如果输出中包含`avx`，则表示机器支持`avx`
@@ -231,10 +229,10 @@
 * 如果你想安装`avx`、`openblas`的 Paddle 包，可以通过以下命令将 wheel 包下载到本地，再使用`python -m pip install [name].whl`本地安装（[name]为 wheel 包名称）：
 
   ```
-  python -m pip download paddlepaddle==2.4.0rc0 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/openblas/avx/stable.html --no-index --no-deps
+  python -m pip download paddlepaddle==2.3.2 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/openblas/avx/stable.html --no-index --no-deps
   ```
 
-* 如果你想安装联编`tensorrt`的 Paddle 包，可以参考[下载安装 Linux 预测库](https://paddleinference.paddlepaddle.org.cn/user_guides/download_lib.html)。
+* 如果你想在`cuda11.2`环境下，获得更好的`PaddleTensorRT`推理性能，需配合`cudnn8.2.1`，并安装联编`tensorrt8.0.3.4`的 Paddle 包，可以参考[下载安装 Linux 预测库](https://paddleinference.paddlepaddle.org.cn/user_guides/download_lib.html)。
 
 
 

docs/install/pip/linux-pip_en.md

@@ -6,7 +6,9 @@
 
 * **Linux Version (64 bit)**
   * **CentOS 7 (GPUVersion Supports CUDA 10.1/10.2/11.1/11.2/11.6/11.7)**
-  * **Ubuntu 16.04/18.04/20.04/22.04 (GPUVersion Supports CUDA 10.1/10.2/11.1/11.2/11.6/11.7)**
+  * **Ubuntu 16.04 (GPUVersion Supports CUDA 10.1/10.2/11.1/11.2/11.6/11.7)**
+  * **Ubuntu 18.04 (GPUVersion Supports CUDA 10.1/10.2/11.1/11.2/11.6/11.7)**
+  * **Ubuntu 20.04 (GPUVersion Supports CUDA 10.1/10.2/11.1/11.2/11.6/11.7)**
 
 * **Python Version: 3.6/3.7/3.8/3.9/3.10 (64 bit)**
 
@@ -75,19 +77,21 @@ If you installed Python via Homebrew or the Python website, `pip` was installed
 
 * If your computer has NVIDIA® GPU, please make sure that the following conditions are met and install [the GPU Version of PaddlePaddle](#gpu)
 
-  * **CUDA toolkit 10.1/10.2 with cuDNN 7 (cuDNN version>=7.6.5, for multi card support, NCCL2.7 or higher)**
+  * **CUDA toolkit 10.1 with cuDNN 7 (cuDNN version>=7.6.5, for multi card support, NCCL2.7 or higher)**
 
-  * **CUDA toolkit 11.1 with cuDNN v8.1.1(for multi card support, NCCL2.7 or higher)**
+  * **CUDA toolkit 10.2 with cuDNN 7 (cuDNN version>=7.6.5, for multi card support, NCCL2.7 or higher；for PaddleTensorRT deployment, TensorRT7.0.0.11)**
 
-  * **CUDA toolkit 11.2 with cuDNN v8.1.1(for multi card support, NCCL2.7 or higher)**
+  * **CUDA toolkit 11.1 with cuDNN v8.1.1(for multi card support, NCCL2.7 or higher；for PaddleTensorRT deployment, TensorRT7.2.3.4)**
 
-  * **CUDA toolkit 11.6 with cuDNN v8.4.0(for multi card support, NCCL2.7 or higher)**
+  * **CUDA toolkit 11.2 with cuDNN v8.1.1(for multi card support, NCCL2.7 or higher；for PaddleTensorRT deployment, TensorRT8.0.3.4)**
 
-  * **CUDA toolkit 11.7 with cuDNN v8.4.1(for multi card support, NCCL2.7 or higher)**
+  * **CUDA toolkit 11.6 with cuDNN v8.4.0(for multi card support, NCCL2.7 or higher；for PaddleTensorRT deployment, TensorRT8.4.0.6)**
+
+  * **CUDA toolkit 11.7 with cuDNN v8.4.1(for multi card support, NCCL2.7 or higher；for PaddleTensorRT deployment, TensorRT8.4.2.4)**
 
   * **Hardware devices with GPU computing power over 3.5**
 
-    You can refer to NVIDIA official documents for installation process and configuration method of CUDA and cudnn. Please refer to [CUDA](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/)，[cuDNN](https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/)
+    You can refer to NVIDIA official documents for installation process and configuration method of CUDA and cudnn. Please refer to [CUDA](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/)，[cuDNN](https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/)，[TensorRT](https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download)
 
 * If you need to use a multi-card environment, please make sure that you have installed nccl2 correctly, or install nccl2 according to the following instructions (here are the installation instructions of nccl2 under CUDA10.2 and cuDNN7. For more version installation information, please refer to NVIDIA [Official Website](https://developer.nvidia.com/nccl)):
 
@@ -133,7 +137,7 @@ You can choose the following version of PaddlePaddle to start installation:
 
 
   ```
-  python -m pip install paddlepaddle==2.4.0rc0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
+  python -m pip install paddlepaddle==2.3.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
   ```
 
 
@@ -146,7 +150,7 @@ You can choose the following version of PaddlePaddle to start installation:
 
 
   ```
-  python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.0rc0.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
+  python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
   ```
 
 
@@ -155,37 +159,30 @@ You can choose the following version of PaddlePaddle to start installation:
 
 
   ```
-  python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.0rc0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
+  python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
   ```
 
 2.2.3 If you are using CUDA 11.1
 
 
   ```
-  python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.0rc0.post111 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
+  python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post111 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
   ```
 
 
 2.2.4 If you are using CUDA 11.2
 
 
   ```
-  python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.0rc0.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
+  python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
   ```
 
 
 2.2.5 If you are using CUDA 11.6
 
 
   ```
-  python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.0rc0.post116 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
-  ```
-
-2.2.6 If you are using CUDA 11.7
-
-
-  ```
-  python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.0rc0.post117 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
+  python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post116 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
   ```
 
 Note：
@@ -207,26 +204,26 @@ Note：
    * cpu and mkl version installed on noavx machine：
 
    ```
-   python -m pip download paddlepaddle==2.4.0rc0 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/noavx/stable.html --no-index --no-deps
+   python -m pip download paddlepaddle==2.3.2 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/noavx/stable.html --no-index --no-deps
    ```
 
    * cpu and openblas version installed on noavx machine：
 
    ```
-   python -m pip download paddlepaddle==2.4.0rc0 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/openblas/noavx/stable.html --no-index --no-deps
+   python -m pip download paddlepaddle==2.3.2 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/openblas/noavx/stable.html --no-index --no-deps
    ```
 
 
    * GPU cuda10.1 version install on noavx machine：
 
    ```
-   python -m pip download paddlepaddle-gpu==2.4.0rc0.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/noavx/stable.html --no-index --no-deps
+   python -m pip download paddlepaddle-gpu==2.3.2.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/noavx/stable.html --no-index --no-deps
    ```
 
    * GPU cuda10.2 version install on noavx machine：
 
    ```
-   python -m pip download paddlepaddle-gpu==2.4.0rc0 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/noavx/stable.html --no-index --no-deps
+   python -m pip download paddlepaddle-gpu==2.3.2 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/noavx/stable.html --no-index --no-deps
    ```
 
    To determine whether your machine supports `avx`, you can use the following command. If the output contains `avx`, it means that the machine supports `avx`:
@@ -237,10 +234,10 @@ Note：
 * If you want to install the Paddle package with `avx` and `openblas`, you can use the following command to download the wheel package to the local, and then use `python -m pip install [name].whl` to install locally ([name] is the name of the wheel package):
 
   ```
-  python -m pip download paddlepaddle==2.4.0rc0 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/openblas/avx/stable.html --no-index --no-deps
+  python -m pip download paddlepaddle==2.3.2 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/openblas/avx/stable.html --no-index --no-deps
   ```
 
-
+* If you want to get better deployment performance by using PaddleTensorRT for CUDA11.2, you can [download the Paddle package compiled with cuDNN8.2.1 and TensorRT8.0.3.4.](https://paddleinference.paddlepaddle.org.cn/user_guides/download_lib.html)
 
 ## Verify installation