[cudnn64_7.dll未找到错误解决方法]——深度学习网络GPU运行失败问题的解决方案

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本文介绍了在深度学习中遇到cudnn64_7.dll未找到错误的解决方法,包括检查CUDA安装,设置环境变量,确保cudnn版本与CUDA匹配,以及如何进行故障排查和重新安装。

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[cudnn64_7.dll未找到错误解决方法]——深度学习网络GPU运行失败问题的解决方案

在进行深度学习模型的训练时,我们通常会选择使用GPU进行加速,并且也会选择一些经过优化的库来进行模型的计算。其中,cudnn是由NVIDIA提供的深度学习库,它可以在GPU上高效地运行深度神经网络。但是,有时候会出现[RuntimeError: cudnn64_7.dll not found.]的错误提示,导致GPU无法正常运行。那么该如何解决这个问题呢?

首先,需要明确的是,cudnn64_7.dll是cudnn库的一个重要组件,它通常存储在CUDA的安装目录下。因此,我们需要先确认一下CUDA是否已经正确安装。可以通过以下代码来检测:

import torch
print(torch.cuda.is_available()
ffmpeg已安装,将自动为视频添加音频 ================================================== 环境检查: CUDA 版本: CUDA 6.5 cuDNN 版本: cuDNN 9.10.2 ONNX Runtime GPU 支持: 支持GPU: True, 但初始化失败: [ONNXRuntimeError] : 1 : FAIL : Load model from D:\Personal\Temp\tmpa584yr5l.onnx failed:system error number 13 ================================================== 尝试使用 CUDAExecutionProvider 进行GPU加速 2025-06-11 23:48:37.7860629 [E:onnxruntime:Default, provider_bridge_ort.cc:1992 onnxruntime::TryGetProviderInfo_CUDA] D:\a\_work\1\s\onnxruntime\core\session\provider_bridge_ort.cc:1637 onnxruntime::ProviderLibrary::Get [ONNXRuntimeError] : 1 : FAIL : LoadLibrary failed with error 126 "" when trying to load "D:\Program Files\python39\lib\site-packages\onnxruntime\capi\onnxruntime_providers_cuda.dll" 2025-06-11 23:48:37.7967453 [W:onnxruntime:Default, onnxruntime_pybind_state.cc:965 onnxruntime::python::CreateExecutionProviderInstance] Failed to create CUDAExecutionProvider. Require cuDNN 9.* and CUDA 12.*, and the latest MSVC runtime. Please install all dependencies as mentioned in the GPU requirements page (https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html#requirements), make sure they're in the PATH, and that your GPU is supported. ONNX Runtime 使用的提供程序: ['CPUExecutionProvider'] 模型输入信息: Name: AnimeGANv3_input:0, Shape: [1, 'unk__1822', 'unk__1823', 3], Type: tensor(float) 模型输出信息: Name: generator_1/main/out_layer:0, Shape: ['unk__1824', 'unk__1825', 'unk__1826', 3], Type: tensor(float) 处理视频: 切片法区测试.mp4 使用FFmpeg进行视频编码
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06-12
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