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- 问题
测试代码:
import tensorflow as tf
tensorflow_version = tf.__version__
gpu_available = tf.test.is_gpu_available()
print("tensorflow version:", tensorflow_version, "\tGPU available:", gpu_available)
tensorflowgpu available: false
Tensorflow-gpu:Could not load dynamic library ‘cudart64_101.dll‘/‘cusparse64_10.dll’/‘cublas64_10.dll’/‘cudnn64_7.dll’;

- 将提示中缺少的文件复制到CUDA的bin文件中,资源如下【链接:https://pan.baidu.com/s/1gSPtWFJdT0Y_NGOJQRI_XQ
提取码:8fic 】

- 问题解决,如下图所示

本文记录了解决TensorFlow-GPU版本无法加载CUDA动态库的问题过程。通过下载并安装缺失的CUDA库文件,成功使TensorFlow能够识别GPU设备。提供了解决方案及所需文件的下载链接。
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