could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll‘错误解决

最新推荐文章于 2025-05-03 14:44:16 发布
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文章标签： tensorflow 系统架构 python 经验分享
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最近一年多时间里，陆续安装了几块4090显卡。在不同的机器上下载CUDA驱动时，有时选择了11.8版本，大多数时候选择的是12.x的版本。平时开发大部分时间使用pytorch，偶而使用tensorflow。每次安装Tensorflow时都需要折腾很长时间。出现的问题要不是上面找不到某些cudart64_110.dll的错误，要不其它的一些问题。在Win11和WSL2上都存在问题。在网上查阅了一些资料，有的说需要将Tensorflow的版本降下来，有的说Tensorflow2.10版只支持Cuda11.2，也有说RTX4090需要Cuda12.x版本才能支持。今天把这个问题搞清楚，记录下。

关于Tensorflow支持的版本

网上的博文指的是在 Windows 环境中从源代码构建  |  TensorFlow这篇文章中引用的兼容版本列表。这个列表比较早，不能说明现在的问题。随着时间的推移，目前可以不作参考。

关于Tensorflow自身的版本

出现上面的 问题不在于Tensorflow的安装版本，而在于Tensorflow与Cuda的兼容。经过测试，从2.0到2.10，都有可能出现上面的问题。

问题的解决

由于问题的根源是Cuda的版本问题。找到资料说RTX4090的硬件架构与Cuda11.8是兼容的，所以安装Cuda11.8是好的选择。记得之前安装时，Cuda11.8是可以正常运行的。对应Cuda11.8的cuDNN版本是8.5~8.9，不能超过9.0的版本。这个版本的对应关系在Nvidia的网站上有。按照这个思路重新安装，一次性解决了问题。

将Nivida的Cuda和cuDNN下载地址列出：

CUDA Toolkit 11.8 Downloads | NVIDIA Developer

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

Robot3366
关注
解决： Could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll‘； dlerror: cudart64_110.dll not found
Agonie22的博客
02-21 1659
运行程序时报错：查看后发现应该是CUDA没有安装下面记录一下安装过程。
Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cuda
09-27
解决Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll， Could not load dynamic library ‘cudnn64_7.dll‘； dlerror cudnn64_7.dll not found
Could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll‘； dlerror: cudart64_110.dll not found
chenhepg的博客
09-27 1410
cudart64_110.dll
cudart64_110.dll缺失，下载后安装路径相关问题
qq_42135248的博客
11-09 1306
cudart64_110.dll not found
cudart64__110.dll 资源文件下载介绍
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gitblog_06734的博客
05-03 900
cudart64__110.dll 资源文件下载介绍 【下载地址】cudart64__110.dll资源文件下载介绍 解决TensorFlow运行时错误“Could not load dynamic library cudart64_110.dll”的必备资源文件。该项目提供了cudart64_110.dll文件，适用于...
报错：Could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll‘； dlerror: cudart64_110.dll not found Ignore abo
weixin_44584198的博客
11-21 3221
Could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll‘； dlerror: cudart64_110.dll not found Ignore above RTX4070安装tensorflow
【cudart64_110.dll】Could not load dynamic library cudart64_110.dll
赖德发的博客
05-07 1万+
错误描述： Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found 解决办法： 下载cudart64_110.dll 文件，官方下载地址：https://www.dll-files.com/cudart64_110.dll.html 点击第一个download 下载即可 解压会出现如下文件：cudart64_110.dll 把cudart64_110.dll复制粘贴到C:\Window
【Bug解决】Could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll‘； dlerror: cudart64_110.dll
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解决Tensorflow的GPU加速问题
问题Could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll‘； dlerror: cudart64_110.dll not found
weixin_51205206的博客
03-20 2293
tf2.0，cuda10.1版本+cudnn7.6版本，提示无法找到上述四个dll文件。 第一想法是cudnn版本不匹配 切换cudnn版本为8.0仍然不行 注意：英伟达官网给出的cudnn与cuda版本不是一定匹配的 官网给出的cudnn8.1对应cuda10.2，但也可对应cuda10.1。 更新cudnn版本为8.1.0，但是bin目录下仍没有上述4个dll文件，仍然调用不了gpu 官网cudnn版本下无上述四个dll文件。 手动下载上述四个dll文件，后替换到cuda安装目录下的bin文件夹即可。.
win10 x64 系统中tensorflow遇到ImportError: Could not find ‘cudart64_100.dll’错误解决方法之一
01-20
在使用Windows 10 x64系统安装TensorFlow-GPU版本时，可能会遇到一个常见的错误，即`ImportError: Could not find 'cudart64_100.dll'`。这个错误通常意味着系统无法找到CUDA运行时库的特定动态链接库文件，这可能...
Could not load dynamic library 'cublas64_11.dll';此类报错的dll资源
04-30
cublas64_10.dll+cublas64_11.dll+cublasLt64_11.dll+cudart64_101.dll+cudart64_110.dll+cudnn64_8.dll+cufft64_10.dll+curand64_10.dll+cusolver64_11.dll+cusolverMg64_11.dll+cusparse64_11.dll; Could not load...
一个cudart64_110.dll
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一个cudart64_110.dll
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04-28
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cudart64_100.dll 解决"dlerror: cudart64_100.dll not found"的问题
10-23
解决"Could not load dynamic library 'cudart64_100.dll'; dlerror: cudart64_100.dll not found"的问题 下载后放到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin 目录下
cublas64_11.dll cublasLt64_11.dll cusolver64_11.dll cudart64_10
06-27
安装CUDA经常显示丢失的DLL库。在运行tensorflow时，报错can`t load cublasLt64_11.dll。tensorflow10.1系列dll文件cublas64_11.dll、cublas64_100.dll等
cuda安装： Could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll‘； dlerror: cudart64_110.dll not found
qq_44203231的博客
07-08 1622
注：cuda是英伟达公司推出的通用并行计算架构，帮助开发人员快速部署基于深度学习的应用程序，运行cuda需要自己的电脑至少拥有一个支持cuda的显卡（硬件）和cuda工具包兼容的驱动程序（软件）原因：调用动态库xxx.dll的时候没有找到该库，这里主要是没有建立cuda环境所以无法调用。第一步，先看看自己的电脑能不能支持cuda，有没有对应的显卡，以及显卡对应的版本号。ps：为更好确认最好还是去NVIDIA控制面板查看一下显卡版本对应CUDA版本。②查看显卡版本对应CUDA版本。④按照版本下载完成后安装。
Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'
03-23
<think>好的，用户遇到了加载动态库'cudart64_110.dll'的问题，需要解决。首先，我需要了解这个错误通常发生的原因。根据经验，这个错误通常是由于系统找不到该DLL文件，可能的原因包括CUDA运行时库未安装、版本不匹配，或者环境变量配置不正确。 接下来，我需要考虑用户可能的操作环境。用户可能在Windows上使用需要CUDA支持的应用程序，比如深度学习框架TensorFlow或PyTorch。这些框架依赖于特定版本的CUDA运行时库，如果安装的版本不匹配，就会出现找不到DLL的错误。 然后，检查错误中的版本号'cudart64_110.dll'对应的CUDA版本。根据CUDA版本命名规则，'110'代表CUDA 11.0版本。因此，用户需要确认是否安装了CUDA 11.0或更高版本，并且路径是否正确。 可能用户已经安装了其他版本的CUDA，导致版本冲突。需要指导用户检查已安装的CUDA版本，可以通过命令行运行'nvcc --version'或检查环境变量中的CUDA_PATH。如果发现版本不一致，建议用户安装正确的版本或者更新应用程序以匹配现有CUDA版本。 另外，如果用户没有安装CUDA，需要指导他们从NVIDIA官网下载并安装对应的CUDA Toolkit 11.0。安装过程中需要确保将CUDA的bin目录添加到系统环境变量PATH中，以便系统能够找到DLL文件。 还有一种情况是，DLL文件可能被误删或损坏。这时候需要重新安装CUDA或者从其他正常系统中复制该DLL文件到相应目录，但需要注意版本一致性和合法性。 此外，用户可能使用的是虚拟环境，如Anaconda，这时候可能需要通过conda安装对应的cudatoolkit包，conda会自动处理依赖关系，避免手动配置环境变量的问题。 最后，需要提醒用户检查应用程序的文档，确认所需的CUDA版本，并确保所有依赖项都正确安装和配置。如果问题依旧存在，可能需要检查系统权限或进行更深层次的系统故障排除。</think>### 关于动态库加载错误 "cudart64_110.dll" 的解决方案 #### 问题分析 错误 `error loading dynamic library cudart64_110.dll` 表明系统无法找到 CUDA 运行时库（CUDA Runtime）的特定版本文件。该文件是 NVIDIA CUDA 工具包的一部分，通常由深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）或 GPU 加速应用程序调用[^1]。 #### 分步解决方案 1. **验证 CUDA 工具包安装** - 检查是否已安装 **CUDA 11.0+**（对应文件名 `cudart64_110.dll`）： ```bash nvcc --version # 查看 CUDA 版本 ``` - 若未安装或版本不匹配，从 [NVIDIA CUDA 工具包官网](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)下载 **CUDA 11.0** 或更高版本。 2. **配置环境变量** - 添加 CUDA 的二进制路径到系统 `PATH`： ```bash # 默认路径示例（Windows） C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin ``` - 重启命令行或 IDE 使配置生效。 3. **检查文件完整性** - 确认 `cudart64_110.dll` 存在于 `CUDA\v11.0\bin` 目录。若文件缺失，重新安装 CUDA 工具包或从合法来源复制该文件。 4. **使用 Conda 管理依赖（推荐）** - 若通过 Anaconda 使用深度学习框架，运行： ```bash conda install cudatoolkit=11.0 # 自动处理路径和版本兼容性 ``` #### 版本兼容性参考 | 组件 | 要求版本 | |---------------|-------------------| | CUDA 工具包 | ≥11.0 | | cuDNN | 与 CUDA 11.0 匹配 | | PyTorch | 1.7.0+ | | TensorFlow | 2.4.0+ |
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