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

最新推荐文章于 2025-05-24 10:48:31 发布
最新推荐文章于 2025-05-24 10:48:31 发布
阅读量617 收藏 2
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： tensorflow 人工智能 python 机器学习 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/blink182007/article/details/137149975

 

RTX3060GPU 在运行TensorFlow2.4.0  Python程序时，发生了报错

解决方法：

将cudart64_110.dll放到C:\Windows\System32目录中即可。然后就不会发生报错和警告了。

出现Could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll‘； dlerror: cudart64_110.dll not found解决办法
我不是码农的博客~~~
10-20 1万+
问题出在.. 用cmd直接install tensorflow运行项目的时候出现报错 Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found 解决办法 在这个网站上直接下载即可，????指路 如果报错缺的不是110,或者是101?  直接搜索就可以找到想要找的 最后一步 ...
解决： Could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll‘； dlerror: cudart64_110.dll not found
Agonie22的博客
02-21 1579
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。
cudart64__110.dll资源文件下载介绍：解决TensorFlow运行时错误的一键解决方案
最新发布
gitblog_06729的博客
05-24 334
cudart64__110.dll资源文件下载介绍：解决TensorFlow运行时错误的一键解决方案 【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...
Could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll‘； dlerror: cudart64_110.dll not found
热门推荐
FriendshipTang的博客
02-02 10万+
Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found报错如下解决方法1解决方法2 报错如下 解决方法1 将cudart64_101.dll文件复制，将其副本文件重命名为cudart64_110.dll 同理得，如下图 注：此方法比较偏门，虽然成功解决了当下问题，但对后续的影响尚未可知！ 解决方法2 https://tensorflow.google.cn/install/s
解决：Could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll’； dlerror: cudart64_110.dll not found
nings666的博客
11-24 4952
报错原因 经过查阅资料，发现是 TensorFlow 模块2.0中 contrib 方法被弃用，所以找不到对应的模块。 小伙伴们按下面的解决方法即可解决！！！ 解决方法 方法1：安装低版本tensorflow pip install tensorflow==1.14.0 方法2：不降级解决方法 执行下面pip命令： pip install --upgrade tf_slim 将import tensorflow.contrib.slim as slim改为以下即可
cuda安装： Could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll‘； dlerror: cudart64_110.dll not found
qq_44203231的博客
07-08 1595
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'; 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
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
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+...Could not load dynamic library 'cublas64_11.dll';此类报错的dll资源
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
02-26
cudart64_110 cufft64_10 cublas64_11 cublasLt64_11 cusolver64_11 curand64_10 cusparse64_11 cudnn64_8等
【Tensorflow报错】Could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll‘； dlerror: cudart64_110.dll 问题的解决
华墨1024的博客
03-24 2489
代码问题
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 3165
Could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll‘； dlerror: cudart64_110.dll not found Ignore above RTX4070安装tensorflow
Could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll‘； 多版本解决方案
HJKHUKB的博客
05-15 1122
另外，出现这种问题，针对30系列显卡使用最新版本的tenserflow，可能出现我这种问题，其他40系列可能会出现“cusolver64_10.dll not found”类似问题。直接下载缺失文件到cuda的bin目录下，缺什么下载什么（别觉得简单，我看了很多博看，这是最直观的解决方案）总之报错信息就是提醒你有一部分文件没有导入或者没有发现，其他回答中可能会有更详细的解释，但。关于cuda安装位置，如果你忘记的话，可以去看看环境变量，上面有。
【Bug解决】Could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll‘； dlerror: cudart64_110.dll
兴趣使然的创作者
04-07 1万+
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 2289
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。.
虚拟环境 Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found
03-25
### 关于 CUDA 动态链接库 `cudart64_110.dll` 的解决方案 当遇到虚拟环境中的 `CUDA cudart64_110.dll` 文件丢失或无法找到的情况时，通常是因为系统缺少对应的 CUDA 工具包版本，或者路径配置不正确。以下是详细的分析和解决办法： #### 1. **确认 CUDA 版本匹配** 如果当前使用的 Python 虚拟环境中依赖的是特定的 CUDA 和 cuDNN 版本，则需要确保所安装的 CUDA 驱动与之相适应。例如，在引用中提到应选用 `py3.7_cuda100_cudnn_7_0` 包以适配某些环境设置[^1]。因此，需先核实项目所需的 CUDA 版本。 - 如果目标是支持 CUDA 11.0 (对应文件名中的 `_110`)，则应当下载并安装 NVIDIA 提供的 CUDA Toolkit 11.0。 #### 2. **检查本地是否存在所需 DLL** 通过以下方式验证计算机上是否已存在 `cudart64_110.dll`： - 打开命令提示符窗口； - 输入 `where cudart64_110.dll` 查看其位置；如果没有显示任何结果，则表明该文件缺失。 #### 3. **重新安装或更新 CUDA Toolkit** 假如发现上述 DLL 缺失，可以从官方资源页面手动获取相应组件： - 前往[NVIDIA 官方网站](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)，选取适合操作系统的 CUDA Toolkit 11.0 下载链接完成安装过程。 - 此外，也可以单独提取必要动态库至指定目录下（比如 `%CONDA_PREFIX%\Library\bin`\ 或者其他被加入 PATH 环境变量的地方）。 #### 4. **调整环境变量配置** 即使已经具备正确的 CUDA 库文件，仍可能出现加载失败现象。这可能是由于操作系统未能识别到这些新增加的内容所致。为此建议执行如下步骤： - 将包含 `cudart64_110.dll` 的实际存储路径追加进全局环境变量 `PATH` 中去； - 对于 Anaconda 创建出来的独立工作区而言，可能还需要额外修改 `.condarc` 设置或是直接编辑启动脚本来显式声明相关参数。 #### 5. **测试 TensorFlow 是否正常运作** 一旦解决了底层硬件加速接口层面的问题之后，就可以进一步检验框架本身能否顺利初始化 GPU 设备了。这里给出一段基于 TensorFlow 的简单算例用于初步判断效果[^3]: ```python import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b') with tf.device('/GPU:0'): c = tf.matmul(a, b) sess = tf.compat.v1.Session(config=tf.compat.v1.ConfigProto(log_device_placement=True)) print(sess.run(c)) ``` 以上代码片段会尝试将矩阵乘法运算分配给第一个可用图形处理器处理，并打印日志消息展示具体设备分配情况。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

光芒再现dev

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值