tensorflow遇到ImportError: Could not find 'cudart64_100.dll'错误解决

  1. 云栖社区>
  2. 博客>
  3. 正文

tensorflow遇到ImportError: Could not find 'cudart64_100.dll'错误解决

优惠码优惠 2019-06-30 16:05:29 浏览7004
展开阅读全文

tensorflow遇到ImportError: Could not find 'cudart64_100.dll'错误解决
在安装tensorflow的时候,使用import tensorflow出现了找不到dll文件的错误,参考了很多博客和stackflow的解决方案,发现其中只说了版本号不匹配,但是没有具体说明什么样的版本才是适配正确的,因此手写此避坑指南。再次感谢Function兄的指导帮助。
笔者环境:

python 版本3.6
tensorflow版本1.14
1
2
ImportError: Could not find 'cudart64_100.dll'
1
简答:
仔细分析错误的类型、原因

搞清自己的tensorflow以及CUDA版本

换用对应版本进行解决,完成cuda与tf的适配,cudnn与cuda的适配,protobuf与tf的适配

一. 错误类型原因
问题是找不到cuda系的dll文件的模块,提示需要下载CUDA10.0,那么首先查看cuda的路径下是否存在该文件:
通过C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDA路径访问cuda,在其bin目录下查找是否有cudart64_100.dll模块
如果有,则查看环境变量是否添加;如果没有,可能就是cuda版本和tensorflow版本的匹配问题

二. 搞清自己的tensorflow及CUDA版本
进入命令行环境下,首先通过python --version确定自己的python版本是3.6
再通过pip list查看已经安装好的tensorflow版本,笔者本人的版本是1.14
通过nvcc --version查看cuda版本,笔者之前的cuda版本是V9.0.176;

通过Tesnsorflow官网查找对应版本信息如下:

可以看到当Tensorflow的版本>=1.13时,CUDA的版本需要是10.0,同时cudnn版本号需要大于7.4.1;
这里笔者选用了将cuda的版本卸载,以适用tensorflow版本
直接进入C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDA路径下将文件夹删除,并且将环境变量删除。
找到了一个高中生搭的服务器下载链接,这里的下载速度会快一些:
tensorflow相关下载链接

三. 匹配对应的cudnn对应cuda版本
将cuda版本安装后,再次打开jupyter运行import tensorflow,发现并没有成功,出现了找不到'cudnn64_7.dll'的错误:

ImportError: Could not find 'cudnn64_7.dll'
1
此提示表示缺少cudnn模块的dll文件,根据tensorflow文档,对应tensorflow1.13版本以上,cudnn需要是>7.4.1的版本,下载cudnn版本,cudnn的目录结构如下:

将cudnn目录下的文件对应放在cuda目录下即可

四. 匹配对应的protobuf对应tf版本
此时应该是没问题了吧,笔者继续运行import tensorflow, MMP, 并没有顺利运行,出现了提示'descriptor'的错误:

ImportError: cannot import name 'descriptor'
1
stackflow上的tf安装问题汇总

通过stackflow上查找,发现该错误出现的原因是因为protobuf和tf的版本不对应,因为tf和pro之间存在依赖关系,于是笔者首先uninstall pro, 接着uninstall tf,最后重新install tf ,tf会自动对依赖项pro进行安装。
中间出现了一点小插曲,笔者是用virtualenv的py虚拟环境,于是安装好了版本后,依然会出现'descriptor'的错误,于是自己在原生py环境中测试了下,发现可以导入tf。那么原因就是可能因为系统找不到py虚拟环境中的sitepackage,将虚拟环境的py-bin下的目录设置为环境变量,即可正常调用。
最后结果导入成功:


作者:精神抖擞王大鹏
来源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/qq_29027865/article/details/93236034
版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

网友评论

作者关闭了评论
优惠码优惠
+ 关注