Python 安装了cuDNN后执行TensorFlow仍旧报错

最新推荐文章于 2025-07-14 11:24:10 发布
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分类专栏： Python 文章标签： python TensorFlow cuDNN cuda
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34519492/article/details/97629806
本文详细介绍了当使用TensorFlow时遇到ImportError,提示未能找到cudnn64_7.dll的问题及解决方案。通常这是由于cuDNN版本与CUDA不匹配导致的，文章提供了正确的cuDNN下载链接，并指导如何将其添加到系统路径变量中。

ImportError: Could not find 'cudnn64_7.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Note that installing cuDNN is a separate step from installing CUDA, and this DLL is often found in a different directory from the CUDA DLLs. You may install the necessary DLL by downloading cuDNN 7 from this URL: https://developer.nvidia.com/cudnn

一般来说是版本匹配问题

cuDNN安装地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

Tensorflow坑之：ImportError: Could not find ‘cudnn64_7.dll‘.
何少的博客
03-22 3万+
问题描述： ImportError: Could not find ‘cudnn64_7.dll’. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Note that installing cuDNN is a sepa...
安装CUDA、cudnn以及安装TensorFlow
weixin_47593279的博客
04-12 737
安装：安装TensorFlow前先要有cuda和cudnn安装cuda11.2.0版本①判断自己应该下载什么版本的cuda②打开nvidia（桌面右键）->选择左下角的系统信息->组件④点进去，按照如下配置选择，然后点击下载：遇到问题：解决上面问题：设置-应用-卸载nvidia frameview.问题解决！继续下一步：配环境变量：检验是否安装成功：以上就是cuda的下载及安装。
【Python · Pytorch】配置cuda环境 & cuDNN库
茶色喵的博客
09-06 9339
本文介绍如何配置cuda环境、cuDNN库，并安装GPU版本的Pytorch。
Pytorch使用GPU训练全过程，包含安装CUDA、cuDNN、PyTorch
最新发布
笑小枫
07-14 1310
最近在搞使用yolo进行模型训练，记录下自己的思路以及问题的解决方案。整篇文章基于RTX 5080显卡，介绍了GPU的检测，安装CUDA12.8版本，安装对应的cuDNN，安装PyTorch，测试GPU等。
tensorflow提示缺少cudnn64_7.dll
artistkeepmonkey的博客
03-30 5370
解决思路：下载一个 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download# 下载后的压缩包有三个文件 把三个文件添加到对应的地方即可
解决ImportError: Could not find 'cudnn64_7.dll'
10-18
百度飞桨遇到的问题，安装cuda不能启动，错误提示importError: Could not find 'cudnn64_7.dll'的解决。将压缩包内的文件对应放入cuda安装位置即可！
pytorch安装（含cuda、cudnn安装教程）
weixin_46726459的博客
04-22 7688
win10 64位 环境下安装CUDA 11.8和 cuDNN v8.9.0。
python 采用paramiko 远程执行命令及报错解决
01-02
这篇文章主要介绍了python 采用paramiko 远程执行命令及报错解决,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 import sys import paramiko import config_...
python实现基于深度学习TensorFlow框架的花朵识别项目源码.zip
02-13
python实现基于深度学习TensorFlow框架的花朵识别项目源码.zip 可作为毕业设计、期末大作业和课程设计，高分必过项目，代码完整确保可以运行，下载即用无需修改。 python实现基于深度学习TensorFlow框架的花朵识别...
cudnn64_7.dll
03-10
tensorflow使用gpu加速时要用到的，配合cuda9.0，把cudnn64_7.dll放到bin文件夹就可以了
[已解决]tensorflow-gpu版本使用时报错，找不到cudnn64_7.dll
weixin_44174352的博客
02-04 5438
笔者在调用tensorflow gpu时遇到标题这个情况，解决方法很简单，点击下面的链接进入英伟达的开发者网页，并选择下载自己需要的版本。（进入该下载链接需要注册对应的账号） cudnn的archive 这里我分享我的下载链接如下： cudnn64_7下载链接 下载完成后解压，打开bin文件夹，复制粘贴到下面的路径中即可： C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin ...
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win10 64位下安装 Anaconda 和 TensorFlow。 TensorFlow 有cpu和 gpu两个版本。gpu版本需要英伟达CUDA 和 cuDNN 的支持，cpu版本不需要。确认你的显卡支持 CUDA，这里确认，这里我装的是gpu版。 一、安装VS2015 二、安装Anaconda（python版本3.5） 各版本下载地址 https://repo.continuu...
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05-18 724
安装参考： https://blog.csdn.net/Lucifer_zzq/article/details/76675239 先解压： tar -zvxf archive_name.tar.gz cd ~ sudo gedit .bashrc 使用中间 sudo gedit .bashrc 报错解决： 远程连接服务器或者工作站的时候，通常不能打开一个GUI图形用户，而且...
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04-07 776
面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新**
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叽里呱啦的一大摊，人生太艰难.
12-27 4876
安装cuda 先校验英伟达显卡版本.(后续切勿自动更新这个) 对应显卡版本进行下载对应的cuda版本 这是网址 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 找到自己合适的版本即可. 下载安装 cudaa. 下载链接 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 下载自己合适的版本. 我的是windows10 我选择本地安装. 进行安装.
安装tensorflow 1.6.0报错
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### 解决安装 TensorFlow 1.6.0 报错的方法 #### 使用国内镜像源安装 TensorFlow 当尝试通过 `pip` 安装 TensorFlow 遇到网络问题时，可以考虑使用国内的 Python 包托管服务作为镜像源。例如豆瓣提供的 PyPI 镜像站点： ```bash pip install tensorflow -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com ``` 如果仍然遇到类似 404 错误，则可能是因为该镜像站未提供所需版本或路径有误[^2]。 #### 确认 CUDA 和 cuDNN 版本兼容性 对于 GPU 加速的支持，确保本地已正确配置了与 TensorFlow 兼容的 NVIDIA CUDA Toolkit 和 cuDNN 库非常重要。特别是 TensorFlow 1.6.0 已经验证能良好工作于 CUDA 9.0 的环境中[^1]。可以通过如下命令确认当前系统的 CUDA 和 cuDNN 版本号： ```bash cat /usr/local/cuda/version.txt cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ``` 这有助于排查因驱动程序或库文件不匹配而导致的潜在冲突[^5]。 #### 尝试直接安装特定版本的 TensorFlow-GPU 有时指定安装带有 `-gpu` 后缀的 TensorFlow 软件包可以帮助自动处理一些依赖关系，并且更倾向于选择适合 GPU 计算环境的最佳组合。比如： ```bash pip3 install tensorflow-gpu==1.6.0 ``` 此操作通常会选择最接近所选框架版本并适配现有硬件条件下的稳定构建版本[^4]。 #### 安装必要的依赖项后再安装 TensorFlow 在某些情况下，提前准备好所有必需的外部依赖可能会使后续过程更加顺畅。具体来说，在正式引入 TensorFlow 前完成其他组件（如 OpenCV）及相关工具链的部署可能是有益的做法[^3]。
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