Tensorflow2.1.0或2.2.0 Pytorch1.x GPU版本安装 Windows10环境配置 ImportError: DLL load failed解决方案

最新推荐文章于 2024-07-28 14:23:57 发布
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分类专栏： Python Tensorflow 学习笔记 文章标签： tensorflow python gpu cuda
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Forrest97/article/details/106785407
本文详细介绍了在Windows10环境下，如何配置Tensorflow 2.x和Pytorch 1.x的GPU版本，包括检查NVIDIA显卡驱动、安装CUDA、设置环境变量、下载cuDNN、安装anaconda、安装Tensorflow-gpu和Pytorch GPU版，以及解决ImportError: DLL load failed的问题。确保CUDA版本与显卡驱动匹配，并正确设置环境变量，是成功安装的关键。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

无论安装Tensorflow 还是Pytorch GPU版的关键是cuda的安装，装好cuda就已经成功了九成。

文章目录

查看显卡驱动版本

桌面右键=>NVDIA控制面板=>帮助=>系统信息=>显示页面中的驱动程序版本
如果没有也没关系，只要保证你的电脑是NVDIA显卡，后续CUDA安装包中包含了显卡驱动
在这里插入图片描述
记住该版本，一方面驱动版本要满足以下要求

在这里插入图片描述

CUDA版本和显卡驱动版本对应关系

下载CUDA安装包

我们要安装TensorFlow 2.1.0 及更高版本，其他版本可参考。
在这里插入图片描述
另外conda进行安装的过程中最好是按照上述的版本号，填写所有信息，比如

conda install tensorflow-gpu==1.13.1

不然很有可能conda会报找不到对应按照包的错误。
另外Tensorflow1.*的cuda版本最新也是10.0且大多数与Windows不兼容，尤其是python27环境，所有Windows最好就是直接上tensorflow2+的版本

安装 CUDA 10.1，在官网下载对应的版本。
在这里插入图片描述
点选电脑对应的操作系统版本，进行下载

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