Tensorflow 运行错误记录之“引用tensorflow包运行代码提示:ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。“

本文介绍了在PyCharm Community版2021.1.2环境下配置TensorFlow 2.5.0运行的问题解决方法。当尝试运行TensorFlow示例代码时遇到DLL加载失败错误,原因是缺少C++运行环境。文章提供了具体的解决方案,即安装C++运行环境来解决问题。
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1.问题环境

pycharm-community-2021.1.2.ex

python3.7

tensorflow2.5.0

这几个版本环境两台电脑一台可以运行,一台不行。

2.错误提示

import tensorflow as tf

c1=tf.constant(1)
print(c1)

3.原因

缺少c++运行环境

根据错误提示需要c++运行环境,能运行环境的vs2012中安装了c++,不能运行的一台没有安装c++,需要补充一下这个环境。

图来自:导入tensorflow.出现importError: DLL load failed: 找不到指定的模块。python3.7(1)

自己网络打不开这个提示网站地址,引用别人的图了。

安装c++基础环境

 

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TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

<think>好的,我现在需要解决用户在Python中导入onnxruntime时出现的DLL加载失败问题。根据用户提供的引用内容,有几个可能的原因和解决方案。首先,我应该整理这些信息,确保回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 首先,用户遇到的错误ImportError: DLL load failed while importing onnxruntime_pybind11_state: 不到指定模块。根据引用[3],可能有两个主要原因:onnxruntime版本过高与ddddocr不兼容,或者缺少VC++ 2019运行库。另外,引用[5]提到安装特定版本的onnxruntime-gpu可能解决问题,而引用[4]则指向安装VC++ Redistributable 2019。 接下来,我需要将这些原因和解决方案分步骤列出。可能需要先检查onnxruntime的版本,然后降级到兼容版本,比如1.11.0或1.14.1。如果版本没有问题,再检查VC++运行库是否安装正确。此外,用户可能需要确认安装的是32位还是64位的库,根据引用[4],x86和x64的下载链接都提供了,需要根据系统选择正确的版本。 同时,应该提醒用户在安装或卸载时使用正确的pip命令,比如使用pip uninstall onnxruntime,然后pip install onnxruntime==1.11.0。如果问题依旧,再安装VC++ 2019。此外,引用[5]提到可能需要安装GPU版本的onnxruntime,但需要注意版本兼容性。 需要确保每个步骤清晰,用户能够按照顺序操作。可能还需要解释为什么版本不兼容会导致DLL加载失败,以及VC++运行库的作用。此外,用户可能需要确认Python环境是否正确,是否使用了虚拟环境,或者是否有多个Python版本导致安装路径错误。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步排查问题,比如询问如何验证VC++是否安装成功,或者如何检查onnxruntime的版本兼容性。确保所有建议都基于提供的引用内容,保持回答的真实可靠。</think>### 解决方案:Python导入onnxruntime时DLL加载失败问题 #### 原因分析 此错误通常由以下两个原因引起: 1. **onnxruntime版本不兼容**:安装的onnxruntime版本过高,与当前使用的库(如ddddocr、labelme等)存在兼容性问题[^3][^5]。 2. **缺失VC++ 2019运行库**:系统未安装Microsoft Visual C++ Redistributable 2019,或安装不完整[^4]。 --- #### 分步解决方法 ##### 1. 调整onnxruntime版本(优先级高) **步骤:** - **卸载当前版本**: ```bash pip uninstall onnxruntime ``` - **安装兼容版本**: - 对于常规CPU版本,建议安装`1.11.0`: ```bash pip install onnxruntime==1.11.0 ``` - 如需GPU支持或特定版本需求(如labelme依赖≥1.14.1),可安装`1.14.1`: ```bash pip install onnxruntime-gpu==1.14.1 ``` **说明**:版本差异可能导致底层DLL文件接口不一致,降级是常见的兼容性修复手段。 --- ##### 2. 安装VC++ 2019运行库 **步骤:** 1. 访问微软官方下载页面: - **x64系统**:[VC_redist.x64.exe](https://aka.ms/vs/16/release/VC_redist.x64.exe)[^3] - **x86系统**:[VC_redist.x86.exe](https://aka.ms/vs/16/release/VC_redist.x86.exe) 2. 运行安装程序并重启系统。 **验证方法**: - 打开“控制面板” → “程序” → 检查是否存在 **Microsoft Visual C++ 2015-2019 Redistributable**。 --- ##### 3. 其他注意事项 - **Python环境隔离**:若使用虚拟环境(如conda/venv),需确保操作在目标环境中执行。 - **系统位数匹配**:Python解释器、onnxruntime、VC++运行库的位数(32位/64位)必须一致[^4]。 - **依赖库冲突**:某些库(如PyTorch)可能自带onnxruntime,需检查依赖关系。 --- #### 引用总结 - 版本不兼容问题需通过降级onnxruntime解决。 - VC++运行库缺失是常见底层依赖问题,必须安装对应版本。 ---
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