ImportError: Could not find ‘cudart64_90.dll‘错误成功解决方法

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出现该问题是在运行tensorflow项目时出现的,原因有两个方面:
第一个版本要对应,
我的是tensorflow-gpu==1.8.0,
python3.6,cuda9.0,
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
还需要cudnn解压的三个文件夹下面的三个文件考到CUDA\v9.0 下面的三个同名文件夹中,
在这里插入图片描述

第二个是环境变量:
在系统环境变量path里面加上以下红色部分的配置,
红色部分

最后,一定要重启电脑,环境变量才能生效。我刚开始试了很长时间,最后发现重启电脑才行。

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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

<think>好的,我现在需要解决用户在TensorFlow中遇到的ImportError,具体是缺少cudart64_100.dll文件的问题。首先,我应该回顾一下这个错误的常见原因。通常,这类错误是由于CUDA工具包的版本与安装的TensorFlow版本不兼容导致的。TensorFlow的不同版本需要特定版本的CUDA,例如,TensorFlow 2.x可能需要CUDA 10.1或更高版本,而用户这里提到的是cudart64_100.dll,这对应CUDA 10.0,可能用户安装的TensorFlow版本较旧,或者CUDA版本不正确。 接下来,我需要确认正确的CUDA和cuDNN版本对应关系。比如,TensorFlow 2.0到2.1需要CUDA 10.0,而TensorFlow 2.3可能需要CUDA 10.1。用户提到的是100.dll,即CUDA 10.0,但可能用户安装的TensorFlow版本需要更高版本的CUDA。例如,如果用户安装了TensorFlow 2.3或更高版本,可能需要CUDA 11.0,这时候缺少的应该是110.dll而不是100.dll,但用户的问题显示缺少100.dll,这可能意味着用户安装的TensorFlow版本较旧,或者CUDA安装不正确。 然后,我需要考虑可能的解决方案。首先建议用户检查他们的TensorFlow版本,并对照官方文档查看对应的CUDA和cuDNN版本。如果版本不匹配,用户需要升级或降级TensorFlow,或者安装正确的CUDA版本。另外,用户可能没有正确安装CUDA工具包,或者环境变量没有正确设置,导致系统找不到cudart64_100.dll文件。这时候需要检查CUDA的安装路径是否添加到系统的PATH环境变量中。通常,CUDA默认安装在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin,用户需要确保这个路径在PATH中。 另一个可能性是用户没有安装CUDA 10.0,而是安装了其他版本。比如,用户可能安装了CUDA 11.x,但TensorFlow版本需要10.0。这时候需要用户根据TensorFlow版本安装对应的CUDA,或者升级TensorFlow到支持已安装CUDA的版本。例如,如果用户安装了CUDA 11.0,可以安装TensorFlow 2.4或更高版本,因为这些版本支持CUDA 11。 此外,用户可能没有安装cuDNN,或者cuDNN的版本与CUDA不匹配。cuDNN需要与CUDA版本对应,比如CUDA 10.0需要cuDNN 7.6.x。用户需要从NVIDIA开发者网站下载正确版本的cuDNN,并将相关文件复制到CUDA的安装目录中。 还有,用户可能混淆了CUDA的不同版本,可能在系统中安装了多个CUDA版本,导致路径混乱。这时候需要检查环境变量中的路径顺序,确保正确的CUDA版本路径排在前面。 总结起来,解决步骤可能包括: 1. 确认TensorFlow版本所需的CUDA和cuDNN版本。 2. 检查CUDA是否正确安装,并确认对应的dll文件存在。 3. 确保环境变量PATH包含CUDA的bin目录。 4. 安装或更新cuDNN到对应版本。 5. 如有必要,重新安装TensorFlow或CUDA以匹配版本。 在用户实际操作时,可能需要逐步指导他们检查这些方面,例如通过命令行查看TensorFlow版本,检查CUDA安装目录是否存在,查看环境变量设置等。此外,可能还需要提醒用户重启系统以确保环境变量生效,或者在安装后重新启动命令提示符。 最后,如果用户的问题仍然存在,可能需要进一步排查,例如检查GPU驱动是否兼容,或者是否存在其他系统配置问题。但根据常见情况,版本不匹配和环境变量问题是主要原因,因此首先应重点处理这两个方面。</think>### TensorFlow ImportError: cudart64_100.dll 缺失的解决方案 当在TensorFlow中遇到`ImportError: cudart64_100.dll missing`时,通常是由于CUDA工具包版本与TensorFlow版本不兼容或未正确安装导致的。以下是逐步解决方案: --- #### **1. 确认TensorFlow与CUDA版本对应关系** TensorFlow不同版本依赖特定的CUDA和cuDNN版本。例如: - TensorFlow 2.0-2.1 需要 **CUDA 10.0** 和 **cuDNN 7.6** - TensorFlow 2.3+ 需要 **CUDA 10.1/11.0** 和 **cuDNN 7.6/8.0**[^1] **操作步骤**: 1. 检查已安装的TensorFlow版本: ```bash pip show tensorflow ``` 2. 对照[TensorFlow官方文档](https://www.tensorflow.org/install/source_windows#gpu)确认所需CUDA和cuDNN版本。 --- #### **2. 安装正确的CUDA工具包** 如果版本不匹配,需重新安装对应版本的CUDA: - **CUDA 10.0下载**:[NVIDIA CUDA 10.0 Archive](https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive) - 安装时选择“自定义安装”,并勾选`CUDA Runtime Library`和`Development组件`。 **验证安装**: - 检查文件是否存在:`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin\cudart64_100.dll` - 在命令行输入`nvcc --version`,确认版本为10.0。 --- #### **3. 配置环境变量** 确保CUDA的安装路径已添加到系统环境变量`PATH`中: 1. 添加以下路径: ``` C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\libnvvp ``` 2. 重启终端或电脑使配置生效。 --- #### **4. 安装对应的cuDNN** 从[NVIDIA cuDNN Archive](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive)下载与CUDA 10.0匹配的cuDNN 7.6.x版本: 1. 解压下载的cuDNN压缩包。 2. 将`bin`、`include`、`lib`文件夹中的文件复制到CUDA安装目录(如`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0`)。 --- #### **5. 重新安装TensorFlow(可选)** 如果版本冲突严重,建议卸载后安装兼容版本: ```bash pip uninstall tensorflow pip install tensorflow==2.1.0 # 指定支持CUDA 10.0的版本 ``` --- #### **6. 验证修复** 运行以下Python代码测试: ```python import tensorflow as tf print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) # 应输出GPU信息 ``` --- ###
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