tensorflow-GPU安装报错集合

最后成功运行环境
Anaconda2+cuda8.0+cudnn v5.1+tensorflow-gpu1.0.1

错误一:import tensorflow报错:

Traceback (most recent call last):
  File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3\envs\gputf\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 18, in swig_import_helper
    return importlib.import_module(mname)
  File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3\envs\gputf\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
    return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 986, in _gcd_import
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 969, in _find_and_load
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 958, in _find_and_load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 666, in _load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 577, in module_from_spec
  File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 906, in create_module
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 222, in _call_with_frames_removed
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3\envs\gputf\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 41, in <module>
    from 
### 安装 TensorFlow 1.11.0 的方法 #### 环境准备 为了成功安装 TensorFlow 1.11.0,需确保环境满足其依赖条件。以下是具体的操作指南: 对于 Windows 10 用户,在安装 TensorFlow GPU 版本时,推荐使用 Anaconda 创建虚拟环境并管理依赖项。通过以下命令创建 Python 虚拟环境,并指定所需的 CUDA 和 cuDNN 版本[^1]。 ```bash conda create -n tf_env python=3.6 conda activate tf_env ``` 接着,按照官方文档中的说明配置 NVIDIA 驱动程序以及对应的 CUDA 工具包和 cuDNN 库版本。这里需要特别注意的是,TensorFlow 1.11.0 支持的 CUDA 版本为 9.0,cuDNN 则应选择 7.x 版本[^2]。 执行下列指令完成必要的库文件安装过程: ```bash conda install cudatoolkit=9.0 conda install cudnn=7 ``` 最后一步便是实际安装 TensorFlow-GPU 自身组件部分。利用 `pip` 命令来实现这一目标,输入下面这串语句即可顺利完成整个流程操作: ```bash pip install tensorflow-gpu==1.11.0 ``` 如果是在其他平台比如树莓派上部署,则可能面临网络连接不稳定的情况,此时可以通过调整 pip 默认等待超时参数延长下载时限设置以提高成功率[^3]: ```bash pip3 --default-timeout=1000 install tensorflow==1.11.0 ``` 另外值得注意的一点在于某些高级功能模块如 TensorLayer 还额外要求特定匹配好的子集插件支持才能正常使用全部特性集合[^4]。因此当计划集成此类附加工具到项目当中去的时候记得同步核查确认好双方兼容性情况再行动作决定哦! #### 测试安装是否成功 验证安装完成后可运行简单的测试脚本来检查一切工作正常与否。打开 Python 解释器或者新建 .py 文件写入如下代码片段尝试调用框架核心函数看看会不会报错就知道啦! ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) ``` 以上就是关于如何在不同操作系统下正确无误地完成 TensorFlow v1.11.0 安装工作的详细介绍内容啦~希望对你有所帮助😊
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