【tensorflow_error】tensorflow:importerror错误汇总

最近因为很多东西升级,添加各种库,导致import tensorflow出现各种问题,现汇总如下:

tensorflow:importerror:libcusolver.so.8.0:cannot open shared object file:no such file or directory

由于cuda版本的问题,确保你已经安装cuda8.0,你需要将cuda8.0的路径添加到你的环境中。

打开.bashrc文件,

vim .bashrc

添加如下语句:

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64"

libcudnn.so.5:cannot open sharedobject file: No such file or directory

libcudnn.so.6:cannot open sharedobject file: No such file or directory

这两种问题,都是因为cudnn与tensorflow版本不对应的问题。

如果你安装的tensorflow是1.3版本,那么需要支持cudnn6.0,所以请安装cudnn6.0。

如果你安装的tensorflow是1.2版本,那么需要cudnn5.0。

所以如果你已经安装了cudnn,则根据相应的版本去安装tensorflow相应的版本即可。

先卸载之前的tensorflow,然后根据需要安装新的版本。

pip uninstall tensorflow-gpu
pip install tensorflow-gpu==1.2
or
pip install tensorflow-gpu==1.3
### TensorFlow 导入时 DLL 加载失败问题解决方案 当遇到 `ImportError: DLL load failed` 或者 `ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'` 的错误时,通常是由以下几个原因引起的: #### 1. **CUDA 和 cuDNN 版本不兼容** 如果正在使用 GPU 支持的 TensorFlow 安装,则需要确保 CUDA 和 cuDNN 的版本与所使用的 TensorFlow 版本相匹配。例如,TensorFlow 2.x 可能需要特定版本的 CUDA 工具包以及对应的 cuDNN 库[^1]。 可以通过以下方式验证并解决问题: - 检查当前安装的 TensorFlow 是否为 GPU 版本。 - 查阅官方文档确认所需的 CUDA/cuDNN 版本组合。 - 如果发现版本不符,可以重新安装适合的 CUDA 和 cuDNN 驱动程序。 #### 2. **CPU 不支持 AVX 指令集** 部分较旧的 CPU(如一代 i3 处理器)可能无法支持 Advanced Vector Extensions (AVX),而现代 TensorFlow 构建依赖于这些指令集来优化性能[^3]。这种情况下有几种替代方法: - 使用专为无 AVX 要求设计的老版 TensorFlow(比如某些社区维护的分支或二进制构建)。 - 切换至仅限 CPU 运行环境下的轻量化框架实现,例如 TensorRT 或 ONNX Runtime。 #### 3. **缺少必要的 Microsoft Visual C++ Redistributable** 有时该类错误也可能源于系统缺乏必需的 Microsoft Visual C++ runtime 文件。这可以通过下载最新版 VCRedist 并完成其部署过程得以缓解[^4]: ```bash https://support.microsoft.com/en-us/help/2977003/the-latest-supported-visual-c-downloads ``` 执行上述建议后仍存在问题的话,请考虑彻底清理现有 Python 环境再重试全新安装流程——包括移除所有已有的 TensorFlow 包及其关联组件后再依据推荐指南操作一遍完整的设置步骤。 以下是用于测试导入功能的小脚本样例: ```python try: import tensorflow as tf print(f"TensorFlow version {tf.__version__} successfully imported.") except Exception as e: print(e) ```
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