Python 无法加载动态库'；cudart64_101.dll'；仅在tensorflow CPU上安装

我刚刚通过

pip install Tensorflow

安装了最新版本的Tensorflow，每当我运行程序时，我都会收到日志消息：

W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55]无法加载动态库“cudart64_101.dll”；错误：找不到cudart64_101.dll

这不好吗？如何修复错误？

Tensorflow 2.1+ 发生什么事？ 对于，默认的

tensorflow

pip包包含TF的CPU和GPU版本。在以前的TF版本中，找不到CUDA库会发出错误并引发异常，而现在库会动态搜索正确的CUDA版本，如果找不到，则会发出警告（开头的W代表警告，错误有E（或F表示致命错误）并返回到仅CPU模式。事实上，这也会在警告后立即作为信息消息写入日志中（请注意，如果您的最低日志级别高于默认值，则可能看不到信息消息）。完整日志为（我的重点）：

2020-01-20 12:27:44.554767:W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55]无法加载动态库“cudart64_101.dll”；错误：未找到cudart64_101.dll

2020-01-20 12:27:44.554964:I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29]如果您的机器上没有设置GPU，请忽略上面的cudart数据错误。

我该担心吗？我该怎么解决？ 如果您的机器上没有支持CUDA的GPU，或者如果您不关心没有GPU加速，则无需担心。另一方面，如果您安装了tensorflow并且想要GPU加速，请检查您的CUDA安装（TF2.1需要CUDA10.1，而不是10.2或10.0）

如果您只是想消除警告，您可以选择取消显示警告，但这可能有点过头了，因为它会使所有警告静音

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Tensorflow 1.X或2.0：

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您的CUDA安装程序已损坏，请确保安装了正确的版本。

要在TensorFlow 2.1中安装GPU支持的先决条件，请执行以下操作：

安装最新的GPU驱动程序

安装。

• 如果CUDA安装程序报告“您正在安装较旧的驱动程序版本”，您可能希望选择自定义安装并取消选择某些组件。事实上，请注意，TensorFlow不需要与CUDA捆绑的软件，包括GeForce体验、PhysX、显示驱动程序和Visual Studio集成
• 另外请注意，TensorFlow需要CUDA工具包的特定版本，除非您从源代码构建；对于TensorFlow 2.1和2.2，当前版本为10.1

安装cuDNN。 CUDA 10.1。这将要求您注册英伟达开发者程序。

解压到合适的位置，并将bin目录添加到您的路径中

通过

pip安装tensorflow安装tensorflow

你

我用另一种方法解决了这个问题。 首先，我从这里安装了cuda 10.1工具包

其中，我选择了安装程序类型（exe（本地））并在自定义模式下安装了10.1（没有visual studio集成，NVIDIA PhysX，因为之前我安装了CUDA 10.2，所以自动安装了所需的依赖项）

安装后，从以下路径 （C:\Program Files\NVIDIA GPU计算工具包\CUDA\v10.1\bin） ，在我的例子中，我复制了“cudart64_101.dll”文件并粘贴进去 （C:\Program Files\NVIDIA GPU计算工具包\CUDA\v10.2\bin）

然后导入Tensorflow工作顺利

注意：很抱歉英语不好

这对我很有用：

我用anaconda预装了Environment（以下是代码）

但在我收到这些警告之后

2020-02-23 13:31:44.910213: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'cudart64_101.dll'; dlerror: cudart64_101.dll not found

2020-02-23 13:31:44.925815: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cublas64_10.dll

2020-02-23 13:31:44.941384: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cufft64_10.dll

2020-02-23 13:31:44.947427: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library curand64_10.dll

2020-02-23 13:31:44.965893: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cusolver64_10.dll

2020-02-23 13:31:44.982990: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cusparse64_10.dll

2020-02-23 13:31:44.990036: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'cudnn64_7.dll'; dlerror: cudnn64_7.dll not found

我是如何解决第一个警告的： 我只是在这里下载了一个包含所有cudnn文件（dll等）的zip文件：

我是如何解决第二个警告的：

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我查找了最后一个丢失的文件（cudart64_101.dll）在我的conda创建的虚拟环境中，我只是将它复制/粘贴到与.dll cudnn相同的lib文件夹中，一种更简单的方法是创建一个名为

cudart64_101.dll的链接，指向
cudart64_102.dll
。这不是很传统，但因为TensorFlow正在寻找
cudart64_101.dll
导出的符号和tnvidia的人不是业余爱好者，他们很可能不会删除101到102之间的符号。基于这个假设（里程可能会有所不同），它是有效的。
Tensorflow 2.1与Cuda 10.1配合使用

如果您想要快速破解：


只需从下载
cudart64_101.dll
。解压缩zip文件并将
cudart64_101.dll
复制到CUDA
bin
目录

其他：


安装Cuda 10.1
在
conda
环境中，这就是解决我问题的方法（我缺少
cudart64-100.dll
：

下载自


把它放在我的康达环境中
C:\Users\\Anaconda3\envs\\Library\bin


仅此而已！您可以再次检查它是否正常工作：

import tensorflow as tf
tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')

Tensorflow gpu 2.2和2.3每晚
（沿CUDA Toolkit 11.0 RC）

为了解决与OP相同的问题，我只需在磁盘上找到cudart64_101.dll（在我的例子中是C:\Program Files\NVIDIA Corporation\nStreamSrv），并将其添加为变量环境（即将值C:\Program Files\NVIDIA\Corporation\nStreamSrv）cudart64_101.dll添加到用户的环境变量路径中.
通过将NVIDIA设备驱动程序更新为最新版本（v446.14），解决了该问题。
NVIDIA驱动程序下载。
TensorFlow 2.3.0适用于CUDA 11。但您必须每晚安装tf gpu（安装TensorFlow和CUDA 11后）：

尝试：

之后，您将在控制台中看到以下消息：

I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:48] Successfully opened dynamic library cudart64_110.dll

如果
pip install tf-nightly-gpu

I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:48] Successfully opened dynamic library cudart64_110.dll

pip install tensorflow-gpu==2.0.0

I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cudart64_100.dll