Could not load dynamic library ‘cufft64_10.dll‘; dlerror: cufft64_10.dll not found

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@创建于:2022.09.28
@修改于:2022.09.28

1、问题描述

我安装的是TensorFlow2.8.0 CPU版本,提示了GPU方面的问题。程序跳出了GPU运行,使用CPU运行成功了。

但是总感觉怪怪的。

2022-09-28 09:23:03.176769: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cublas64_11.dll'; dlerror: cublas64_11.dll not found
2022-09-28 09:23:03.177534: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cublasLt64_11.dll'; dlerror: cublasLt64_11.dll not found
2022-09-28 09:23:03.178249: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cufft64_10.dll'; dlerror: cufft64_10.dll not found
2022-09-28 09:23:03.179068: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'curand64_10.dll'; dlerror: curand64_10.dll not found
2022-09-28 09:23:03.179853: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cusolver64_11.dll'; dlerror: cusolver64_11.dll not found
2022-09-28 09:23:03.180964: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cusparse64_11.dll'; dlerror: cusparse64_11.dll not found
2022-09-28 09:23:03.181711: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudnn64_8.dll'; dlerror: cudnn64_8.dll not found
2022-09-28 09:23:03.181927: W tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1850] Cannot dlopen some GPU libraries. Please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly if you would like to use GPU. Follow the guide at https://www.tensorflow.org/install/gpu for how to download and setup the required libraries for your platform.
Skipping registering GPU devices...
2022-09-28 09:23:03.183015: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:151] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations:  AVX AVX2
To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.

2、解决办法

下载相应的 .dll文件,移动到 C:\Windows\System32

dll文件下载。注意,部分dll文件可以下载到,有些是下载不到的。

在这里插入图片描述

3、参考资料

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

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<think>嗯,用户这次的问题是关于CUDA运行时库和cuFFT库的依赖关系,特别是cudart64_120.dllcufft64_10.dll这两个文件。用户可能正在配置深度学习环境时遇到了动态库缺失的问题,看起来挺着急的。 从用户提供的引用内容来看,之前遇到过类似cudart64_110.dll缺失的问题,现在又遇到新版本的问题。用户应该是在Windows环境下使用TensorFlow,而且可能没有正确安装CUDA Toolkit。用户的技术水平应该不错,能准确指出具体的dll文件名,但可能对CUDA版本管理不太熟悉。 需要重点解释清楚几个关键点:首先是CUDA运行时库(cudart)和cuFFT库的关系,这两个虽然都是CUDA的一部分,但功能完全不同。cudart是基础运行时,cuFFT是专门做傅里叶变换的。然后要说明版本号的含义,120代表CUDA 12.x,10代表cuFFT 10.x版本,用户可能混用了不同版本的组件。 用户可能真正需要的是具体的解决方案,而不仅仅是理论解释。所以除了说明依赖关系,更要给出可操作的检查步骤:比如如何验证CUDA安装路径,如何设置PATH环境变量,如何检查cuFFT版本匹配性。考虑到用户之前遇到的Session报错,很可能PATH设置有问题。 啊,注意到cufft64_10.dll这个文件有点特殊,它的版本号10实际上对应CUDA 10.x,而cudart64_120.dll却是CUDA 12.x的。这明显存在版本冲突!必须提醒用户检查安装的cuFFT版本是否与其他CUDA组件匹配。用户可能在安装某些软件时被自动安装了旧版cuFFT。 最后生成的几个问题都很有针对性:如何验证安装、解决冲突、获取文件、处理版本不匹配,这些都是用户接下来可能遇到的痛点。特别是第三个问题直接对应dll文件获取这个具体需求,用户如果急着解决问题可能会优先关注这个。</think>以下是关于 CUDA 运行时库 (`cudart64_120.dll`) 和 cuFFT 库 (`cufft64_10.dll`) 的依赖关系及问题排查的详细说明: --- ### **核心概念解析** 1. **`cudart64_120.dll`** - **作用**:CUDA Runtime 库的核心组件,提供 GPU 设备管理、内存分配、核函数启动等基础功能。 - **依赖**: - 需匹配 **CUDA Toolkit 12.x** 版本(例如 12.0, 12.1, 12.2)[^1]。 - 需 NVIDIA 显卡驱动支持 **CUDA 12.x**(建议使用最新驱动)。 - **典型问题**: ```bash Could not load dynamic library 'cudart64_120.dll'; dlerror: cudart64_120.dll not found ``` 原因:CUDA Toolkit 未安装、PATH 环境变量未配置或版本不匹配。 2. **`cufft64_10.dll`** - **作用**:cuFFT 库(CUDA Fast Fourier Transform)的组件,用于 GPU 加速的傅里叶变换计算。 - **依赖**: - 需 **CUDA Toolkit 10.x** 版本(例如 10.0, 10.1, 10.2)[^1]。 - 与 `cudart64_110.dll`(CUDA 11.x)或更低版本兼容,**但和 CUDA 12.x 不兼容**。 - **典型问题**: 若与 CUDA 12.x 混用,会因 ABI 不兼容导致加载失败或崩溃。 --- ### **关键依赖关系总结** | 文件 | 所属库 | 所需 CUDA Toolkit 版本 | 兼容性要求 | |--------------------|--------------|------------------------|---------------------| | `cudart64_120.dll` | CUDA Runtime | 12.x | 需 NVIDIA 驱动 ≥ 12.x | | `cufft64_10.dll` | cuFFT | 10.x | **不兼容 CUDA ≥ 11.x** | --- ### **问题排查步骤** #### 1. **检查 CUDA Toolkit 安装** - **验证 CUDA 12.x 安装**: ```bash nvcc --version # 查看 CUDA 编译器版本 ``` 若未安装,从 [NVIDIA CUDA Toolkit 下载](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive) 获取 12.x 版本。 - **检查 cuFFT 版本**: `cufft64_10.dll` 需 CUDA 10.x,若需 CUDA 12.x 环境,应使用 **`cufft64_12.dll`**(需安装 CUDA 12.x 的 cuFFT)。 #### 2. **配置环境变量** - 添加 CUDA 的 `bin` 目录到 `PATH`: ```bash # 示例(Windows) C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.x\bin ``` - 确认 `cudart64_120.dll` 和 `cufft64_12.dll`(非 `10`)位于该路径。 #### 3. **解决版本冲突** - **场景**:程序同时依赖 `cudart64_120.dll` (CUDA 12) 和 `cufft64_10.dll` (CUDA 10)。 - **方案**: - 升级程序使用的 cuFFT 到 **CUDA 12.x 版本**(替换为 `cufft64_12.dll`)。 - 或降级 CUDA Toolkit 至 **10.x**(不推荐,影响新特性)。 #### 4. **手动获取缺失的 DLL** - 合法来源: - 从官方 CUDA Toolkit 安装目录复制(路径如上)。 - **禁止**从第三方网站下载,可能含恶意代码! - 若需 `cufft64_10.dll`,需安装 [CUDA Toolkit 10.2](https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive)。 --- ### **常见错误解决方案** - **`cudart64_120.dll not found`** ✅ 安装 CUDA 12.x 并正确配置 `PATH`。 - **`cufft64_10.dll` 加载失败** ✅ 检查 CUDA 版本:若环境为 CUDA 12.x,需替换为 `cufft64_12.dll`。 - **混合版本导致崩溃** ✅ 统一 CUDA Toolkit 和库文件的版本(如全用 12.x)。 > **重要提示**:深度学习框架(如 TensorFlow/PyTorch)对 CUDA 版本有严格要求,需匹配其[官方文档](https://www.tensorflow.org/install/source#gpu)的版本组合[^1]。 ---
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