mqdwork 2022-05-10 16:10 采纳率: 100%
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已结题

tensorflow运行报错Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'

运行的时候提示这个错误:

W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found

按照这个配置安装的
版本 tensorflow_gpu-2.6.0
Python 版本 3.6-3.9
编译器 MSVC 2019
构建工具 Bazel 3.7.2
cuDNN 8.1
CUDA :11.2

path也配置了

img


文件也是存在的

img

但是就是报这个错有人知道咋回事吗

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2条回答 默认 最新

  • hyh123a 全栈领域新星创作者 2022-05-10 16:31
    关注

    解决方法
    先假定你的版本都对,版本之间都支持
    进行以下操作

    1、重新打开所有终端或重启电脑
    默认情况下,Nvidia CUDA 工具包会自动将 bin 目录注册到 PATH 环境变量中,
    因此在任何打开的终端上都不会立即识别它。请务必关闭它们并再次打开它们以运行 Python 脚本以检查警告是否不再出现。

    只是为了确定,重新启动计算机。

    2、运行脚本进行测试
    现在,在运行需要 TensorFlow 工作的脚本后,您现在将看到信息消息而不是警告:

    2021-01-06 13:32:28.800271: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] 
    Successfully opened dynamic library cudart64_110.dll
    

    3、故障排除
    如果安装 CUDA 后,重新打开终端或重新启动计算机都没有在运行脚本后消除警告,请验证 DLL 文件是否存在于提到的目录中(同时检查找到的 DLL 的版本是否与脚本需要)在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin. 对于此版本,该cudart64_110.dll文件将存在于那里。

    如果DLL存在,那么问题可能是bin目录没有在系统的环境变量中注册。编辑 PATH 环境变量,添加 CUDA 的绝对目录(C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA<your-version>\bin)。

    另外,避免中文路径,中文路径几乎可能导致大多数错误。

    如果上述方法都不行,请发一下你的系统版本。
    然后开始和对你的系统,CUDA,cudaa,显卡驱动,Python,tensorflow版本支持进行下检查。

    如有问题及时沟通。

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