Could not load dynamic library 'cudart64_100.dll'; dlerror: cudart64_100.dll not found

解决TensorFlow与CUDA版本冲突
最新推荐文章于 2024-07-22 14:26:36 发布
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本文介绍了解决TensorFlow 1.14.0与CUDA 10.2版本不兼容的问题，通过修改dll文件名使两者兼容，避免了因版本冲突导致的运行错误。
部署运行你感兴趣的模型镜像 
tensorflow : 1.14.0
驱动 : 441
cuda : 10.2
cudnn : 7.6

原因是：tensorflow 不支持 cuda10.2, 最高支持 cuda 10.0

解决方案:进入 "cuda安装路径/v10.2/bin" 将 "cudart64_102.dll"复制一份儿到这里，并重命名为 "cudart64_100.dll"，如图

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暴力解决Could not load dynamic library ‘cudart64_100.dll‘； dlerror: cudart64_100.dll not found
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Successfully opened dynamic library cudart64_100.dll
最新发布
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### 问题分析 用户希望确认动态库 `cudart64_100.dll` 是否成功加载，通常出现在调试或运行依赖 CUDA 的程序时，需要验证是否正确配置了相关库。这类信息通常由 TensorFlow 或其他基于 CUDA 的深度学习框架在启动时输出日志来反映系统环境的配置状态。 ### 验证方法 可以通过以下几种方式验证 `cudart64_100.dll` 是否被成功加载： - **查看运行时日志** 当使用如 TensorFlow 等框架时，启动程序后会在控制台输出类似如下信息： ``` I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cudart64_100.dll ``` 这表明系统已经成功找到并加载了 `cudart64_100.dll` 文件[^1]。 - **检查环境变量配置** 确保 CUDA 的安装路径（例如 `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin`）已添加到系统的 `PATH` 环境变量中。这样操作系统才能在运行时正确找到所需的 DLL 文件。 - **手动验证 DLL 文件是否存在** 进入 CUDA 安装目录下的 `bin` 子目录，检查是否存在 `cudart64_100.dll` 文件。若文件缺失，则需重新安装 CUDA Toolkit 或从可信来源下载并手动放置该文件至系统目录（如 `C:\Windows\System32`）[^3]。 - **使用依赖项检查工具** 使用如 [Dependency Walker](http://www.dependencywalker.com/) 或 Windows 自带的 `dumpbin` 工具（来自 Visual Studio 命令行工具），可以检查某个可执行文件或 DLL 文件的依赖关系，并验证 `cudart64_100.dll` 是否被正确引用。 示例命令： ```bash dumpbin /dependents your_program.exe ``` - **编写测试脚本验证** 可以通过 Python 脚本调用 TensorFlow 并打印相关信息，确保其能够正常识别 GPU 和相关库。 ```python import tensorflow as tf print("TensorFlow version:", tf.__version__) print("Is GPU available?", tf.test.is_gpu_available()) print("List local devices:") from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) ``` 如果输出中包含 GPU 设备信息，并且没有关于 `cudart64_100.dll` 的错误，则说明库已被成功加载。 ### 常见问题排查 - 若出现类似 `Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found` 的错误，则说明当前环境中缺少对应版本的 CUDA 库文件。此时应根据所使用的框架版本选择合适的 CUDA 和 cuDNN 版本进行安装[^2]。 - 若使用虚拟环境部署项目，确保虚拟环境中使用的 CUDA 版本与主环境一致，并将相关 DLL 文件路径加入虚拟环境的搜索路径中[^4]。 ---
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