Could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll‘; dlerror: cudart64_110.dll not found

本文介绍了两种解决cudart64_110.dll缺失的方法。方法一涉及修改文件名,但不推荐使用。推荐的方法二是调整TensorFlow版本至2.3.0,并提供了安装命令及验证代码。
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Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found

报错如下

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解决方法1(不推荐,对后续使用影响大)

注:此方法比较偏门,虽然成功解决了当下问题,但可能对后续的影响不好!建议直接看解决方法2

将cudart64_101.dll文件复制,将其副本文件重命名为cudart64_110.dll
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同理得,如下图
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解决方法2

https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu
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如上图,将Tensorflow版本,从2.4.1降到2.3.0即可!

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.3.0

在这里插入图片描述

验证代码

import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
print(tf.__version__)
a = tf.constant(1.)
b = tf.constant(2.)
print(a+b)
print('GPU:', tf.test.is_gpu_available())

输出结果

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could not load dynamic library 'libcupti.so.11.2'” 表示无法加载动态库 'libcupti.so.11.2'。 这通常是因为系统或应用程序找不到所需的库文件或库文件版本不兼容。要解决这个问题,你可以尝试以下方法: 1. 确认库文件是否存在:首先确认 'libcupti.so.11.2' 动态库文件是否存在于你的系统中。你可以使用命令 `ls /path/to/libcupti.so.11.2` 来检查文件是否存在。 2. 检查库文件路径:如果库文件存在,但系统无法找到它,你可以尝试在 LD_LIBRARY_PATH 环境变量中添加库文件的路径。例如,执行以下命令:`export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/library:$LD_LIBRARY_PATH`,将 /path/to/library 替换为实际的库文件路径。 3. 检查库文件版本兼容性:如果库文件版本不兼容,你可能需要查找适用于你的系统的兼容版本。可以尝试从官方网站或软件开发者处获取更新的库文件版本,并按照他们的说明进行安装和配置。 4. 更新相关软件:另一个解决方法是确保你的系统和相关软件都是最新的。尝试升级你的操作系统、驱动程序和应用程序,并重试加载动态库。 5. 寻求帮助:如果以上方法都不能解决问题,建议寻求相关领域专家或开发者的帮助。他们可能能够提供更具体的解决方案或建议。 这些是可能解决问题的常见方法,但具体解决方案取决于你的操作系统、应用程序和库文件的配置。因此,建议在尝试这些方法之前仔细阅读相关文档或寻求专业帮助。
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