شكرا لمشاركتك. لاحظنا أنك لم تملأ الحقل التالي في نموذج المشكلة. هل يمكنك تحديثها إذا كانت ذات صلة بحالتك ، أو تركها على أنها N / A؟ شكرا.
جهاز محمول

شكرا لمشاركتك. لاحظنا أنك لم تملأ الحقل التالي في نموذج المشكلة. هل يمكنك تحديثها إذا كانت ذات صلة بحالتك ، أو تركها على أنها N / A؟ شكرا.
جهاز محمول

حسنًا ، تم.

واجهت نفس المشكلة أثناء محاولة استخدام tensorflow-gpu على نظام التشغيل Windows 10.
نظرًا لأنني لم أتمكن من تشغيله على cuDNN10 .. اخترت 9 بدلاً من ذلك باستخدام ...

كوندا إنشاء - اسم tf-gpu
كوندا تثبيت -c aaronzs tensorflow-gpu
كوندا تثبيت -c أناكوندا cudatoolkit
تثبيت Conda -c أناكوندا cudnn
كوندا تثبيت keras-gpu

يمكنك أيضًا التحقق من المشاركة الكاملة على https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/The-Best-Way-to-Install-TensorFlow-with-GPU-Support-on-Windows-10-Without-Installing-CUDA -1187 /

الفضل للدكتور دونالد كينغهورن

لدي نفس المشكلة معك @ damcclane . كيف حللت؟

Win10 x64 و python 3.6 و cuda9 مع cudnn 7.0.5 وأيضًا Win10 x64 و python 3.7 و cuda10 مع cudnn 7.3.1

كلاهما لديه نفس المشكلة. بطاقتي الرسومية هي Nvidia GeForce 1050 Ti

المشكلة نفسها. Win10 x64 و python 3.5 و tensorflow-gpu 1.11.0 و CUDA 8 مع تثبيت CUDNN 6.

نفس المشكلة ، Win10 x64 ، Python 3.6 ، cuda 9 مع cudnn 7.0

نفس المشكلة ، أي شخص يعرف كيفية حل هذا؟

نفس المشكلة هنا… :(

لقد واجهت هذه المشكلة في الماضي وكان ذلك لأن لدي الإصدار الخاطئ من CUDNN. يمكنك محاولة تنزيل عدد قليل منها ومعرفة ما إذا كان أي منها يعمل.

أود أن أشجع جميع الذين يواجهون هذه المشكلة على إنشاء مشكلة جديدة في TensorFlow repo حتى نتمكن من التركيز على حل مشكلتك على أساس فردي نظرًا لأن تكوين النظام يمكن أن يختلف من شخص لآخر. شكرا!

ثابت ، ثمّ!

يوم الأربعاء 17 أكتوبر 2018 الساعة 10:39 صباحًا Corentin Jemine [email protected]
كتب:

لقد واجهت هذه المشكلة في الماضي وكان ذلك لأن لدي الإصدار الخاطئ
من CUDNN. يمكنك محاولة تنزيل عدد قليل منها ومعرفة ما إذا كان هناك أي منها
الشغل.

-
أنت تتلقى هذا لأنك علقت.
قم بالرد على هذا البريد الإلكتروني مباشرة ، وقم بعرضه على GitHub
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment-430676267 ،
أو كتم الخيط
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AYfA4TRxTaZ7pKfyszlWqPGknt_ohvlaks5ul082gaJpZM4XLOd-
.

لقد قمت بتثبيت CUDA9 و cuDNN 7.0.5 مرة أخرى وأعدت تشغيل الكمبيوتر. لقد اختفت المشكلة ذات الصلة للتو.

أنا أستخدم Cuda10 و cudaNN 7.3.1.20 وحصلت على الخطأ التالي ، هل يمكن لأحد أن يقول للحل tensorflowbutler
Traceback (آخر مكالمة أخيرة):
ملف "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site -packs \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py" ، السطر 58 ، في
من tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
ملف "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site -packs \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 28 ، في
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
ملف "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site -packs \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 24 ، في swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal' ، fp ، اسم المسار ، الوصف)
ملف "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py" ، السطر 243 ، في load_module
إرجاع load_dynamic (الاسم ، اسم الملف ، الملف)
ملف "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py" ، السطر 343 ، في load_dynamic
عودة _load (المواصفات)
خطأ استيراد: فشل تحميل DLL: تعذر العثور على الوحدة النمطية المحددة.

أثناء معالجة الاستثناء أعلاه ، حدث استثناء آخر:

Traceback (آخر مكالمة أخيرة):
ملف ""، السطر 1 ، في
ملف "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site -pack \ tensorflow__init __. py" ، السطر 22 ، في
من tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable = unused-import
ملف "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site -packs \ tensorflow \ python__init __. py" ، السطر 49 ، في
من tensorflow.python استيراد pywrap_tensorflow
ملف "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site -packs \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py" ، السطر 74 ، في
رفع خطأ الاستيراد (رسالة)
ImportError: Traceback (آخر مكالمة الأخيرة):
ملف "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site -packs \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py" ، السطر 58 ، في
من tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
ملف "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site -packs \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 28 ، في
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
ملف "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site -packs \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 24 ، في swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal' ، fp ، اسم المسار ، الوصف)
ملف "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py" ، السطر 243 ، في load_module
إرجاع load_dynamic (الاسم ، اسم الملف ، الملف)
ملف "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py" ، السطر 343 ، في load_dynamic
عودة _load (المواصفات)
خطأ استيراد: فشل تحميل DLL: تعذر العثور على الوحدة النمطية المحددة.

فشل تحميل وقت تشغيل TensorFlow الأصلي.

نفس المشكلة ، Windows 10 x64 ، python3.5 ، tensorflow-gpu 1.11.0 ، CUDA 10.0 ، cudnn 7.3.1 ، بطاقة الرسومات الخاصة بي هي GTX 1070Ti

تضمين التغريدة

أود أن أشجع جميع الذين يواجهون هذه المشكلة على إنشاء مشكلة جديدة في TensorFlow repo حتى نتمكن من التركيز على حل مشكلتك على أساس فردي نظرًا لأن تكوين النظام يمكن أن يختلف من شخص لآخر. شكرا!

نفس المشكلة ، في cuda 10 ، عندما قمت بتثبيت anaconda فاتني PyHamcrest ، بعد أن قمت بتثبيت "pip install PyHamcrest" عملت جميعها بشكل جيد حتى اليوم. أحصل على نفس الخطأ.

أنا أواجه نفس القضايا. تظهر المشكلة أيضًا في استيراد حزمة أخرى تسمى PyQSTEM لمحاكاة المجهر الإلكتروني. إذا تمكن شخص ما من إيجاد طريقة لإصلاح المشكلة ، فهل يمكن من فضلك مشاركة الحل هنا؟ شكرا

نفس المشكلة ، Windows 10 x64 ، python3.5 ، tensorflow-gpu 1.11.0 ، CUDA 10.0 ، cudnn 7.3.1 ، بطاقة الرسومات الخاصة بي هي GTX 1070Ti

نفس المشكلة ، وحاولت تثبيت CUDA 9.0 ، لكن NVIDIA أبلغني أن برنامج التشغيل ليس جهازًا رسوميًا متوافقًا ، ولكن مع CUDA 10.0 ، لا يوجد مثل هذا التحذير.

محظوظ ، تم حل المشكلة عند الحصول على visual studio 2017 مع حزمة C ++ مثبتة ، Windows 10 x64 ، python3.6.7 ، tensorflow-gpu 1.11.0 ، cudnn 7.3.1 ، تم تثبيت كل من cuda 9.0 و cuda 10.0 (عدم التحقق من الخيار الصحيح) ، بطاقة الرسومات الخاصة بي هي GTX 1070Ti.

لقد خفضت للتو TensorFlow إلى 1.10.0 وقد نجحت

pip install tensorflow-gpu==1.10.0

لقد قمت أخيرًا بحل المشكلة عن طريق تثبيت cuda 9.0 بدلاً من 9.2 أو 10.0 باستخدام Tensorflow 1.12.0 و cudnn 7.4.1.5

أستطيع أن أؤكد أن التجميع التالي لا يعمل على نظام التشغيل Windows 10:

• Tensorflow 1.12.0
• مجموعة أدوات cuda 10.0.130
• cudnn 7.4.1.5

معلومات إضافية:

• NVIDIA Quadro P1000 مع برنامج تشغيل NVIDIA 411.81
• Microsoft Visual C ++ 2015 القابلة لإعادة التوزيع 14.0.24215 ( C:\Windows\system32\msvcp140.dll موجود)
• بايثون 3.6.7

انا ايضا وصلت الرسالة

خطأ استيراد: فشل تحميل DLL: تعذر العثور على الوحدة النمطية المحددة.

لسوء الحظ ، لا يذكر أي وحدة فائتة.

[تعديل]

أدركت للتو أنك تكتب:

يدعم TensorFlow CUDA 9.0.

سأعيد التثبيت الآن.

Traceback (آخر مكالمة أخيرة):
ملف "C: \ Program Files \ Python36 \ lib \ site -pack \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py" ، السطر 58 ، في
من tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
ملف "C: \ Program Files \ Python36 \ lib \ site -packs \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 28 ، في
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
ملف "C: \ Program Files \ Python36 \ lib \ site -pack \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 24 ، في swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal' ، fp ، اسم المسار ، الوصف)
ملف "C: \ Program Files \ Python36 \ lib \ imp.py" ، السطر 243 ، في load_module
إرجاع load_dynamic (الاسم ، اسم الملف ، الملف)
ملف "C: \ Program Files \ Python36 \ lib \ imp.py" ، السطر 343 ، في load_dynamic
عودة _load (المواصفات)
خطأ استيراد: فشل تحميل DLL:٪ 1 ليس تطبيق Win32 صالحًا.

أثناء معالجة الاستثناء أعلاه ، حدث استثناء آخر:

Traceback (آخر مكالمة أخيرة):
ملف "C: \ Users \ ABC \ Desktop \ pyprograms \ tensorflowbasic \ 1.py" ، السطر 1 ، في
استيراد tensorflow مثل tf
ملف "C: \ Program Files \ Python36 \ lib \ site -pack \ tensorflow__init __. py" ، السطر 24 ، في
من tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable = unused-import
ملف "C: \ Program Files \ Python36 \ lib \ site -pack \ tensorflow \ python__init __. py" ، السطر 49 ، في
من tensorflow.python استيراد pywrap_tensorflow
ملف "C: \ Program Files \ Python36 \ lib \ site -pack \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py" ، السطر 74 ، في
رفع خطأ الاستيراد (رسالة)
ImportError: Traceback (آخر مكالمة الأخيرة):
ملف "C: \ Program Files \ Python36 \ lib \ site -pack \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py" ، السطر 58 ، في
من tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
ملف "C: \ Program Files \ Python36 \ lib \ site -packs \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 28 ، في
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
ملف "C: \ Program Files \ Python36 \ lib \ site -pack \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 24 ، في swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal' ، fp ، اسم المسار ، الوصف)
ملف "C: \ Program Files \ Python36 \ lib \ imp.py" ، السطر 243 ، في load_module
إرجاع load_dynamic (الاسم ، اسم الملف ، الملف)
ملف "C: \ Program Files \ Python36 \ lib \ imp.py" ، السطر 343 ، في load_dynamic
عودة _load (المواصفات)
خطأ استيراد: فشل تحميل DLL:٪ 1 ليس تطبيق Win32 صالحًا.

التثبيت الخاص بي:

نظام التشغيل Windows 10.0.17763.134 إلى x64
برنامج تشغيل NVIDIA 416.92
كودا 10.0.130.00
CUDNN 7.4.1.5 لـ CUDA 10.0
بايثون 3.6.7
بطاقة GeForce GTX 1080 Ti

يبدو أن سبب هذا الخطأ هو قيام الأشخاص بتثبيت Python بدون دعم Tcl / Tk ولا يدركون أن Tcl ضروري لاستيراد SWIG والوحدة النمطية. لقد اختبرت هذا للتو وفي حالتي لم يكن كافيًا تعديل تثبيت Python لإضافة Tcl / Tk - اضطررت إلى حذف كل شيء وتثبيته من نقطة الصفر والآن لم أعد أتلقى الخطأ.

TL ؛ DR - ما عليك سوى إزالة Python وإعادة تثبيتها بالكامل مع تحديد خيار Tcl / Tk.

بعد قضاء يومين تقريبًا ، قمت أخيرًا بحل المشكلة عن طريق تثبيت:

• cuda 9.0 بدلاً من 9.2 أو 10.0
• tensorflow1.12.0
• cudnn 7.4.1.5

بفضل WuYunfan 💯

أولا أقوم بتثبيت

• CUDA 10.0.0 تحديث
• cudnn 7.3
• Tensorflow 1.12.0

وقد حصلت على هذا الخطأ.
ثم أقوم بإلغاء تثبيت tf 1.12 وتثبيت tf 1.10. يسألني عن cudart64.dll. أقوم بإضافته إلى المسار ويعمل tf.
ثم أعد تثبيت tf 1.12 وستعمل جميعها بشكل جيد.

يدعم TensorFlow CUDA 9.0

ljzsky بينما من الصحيح أن TensorFlow سيدعم CUDA 10.0 رسميًا من الإصدار 1.13 ، يمكن إنشاء TensorFlow 1.12 (وقد تم بناؤه) مقابل CUDA 10.0 وهو يعمل معه بشكل جيد.

linsui ما تقوله لا معنى له على الإطلاق. TensorFlow هي مكتبة ليس لديها أي وسيلة لتطلب منك cudart64.dll.

levicki لا أعرف لماذا لكن tf1.10 يظهر رسالة مختلفة من tf1.11 ​​و tf1.12.

لدي هذه المشكلة
Traceback (آخر مكالمة أخيرة):
ملف "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site -pack \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py" ، السطر 58 ، في
من tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
ملف "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site -pack \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 28 ، في
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
ملف "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site -pack \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 24 ، في swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal' ، fp ، اسم المسار ، الوصف)
ملف "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ imp.py" ، السطر 243 ، في load_module
إرجاع load_dynamic (الاسم ، اسم الملف ، الملف)
ملف "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ imp.py" ، السطر 343 ، في load_dynamic
عودة _load (المواصفات)
خطأ استيراد: فشل تحميل DLL: تعذر العثور على الوحدة النمطية المحددة.

أثناء معالجة الاستثناء أعلاه ، حدث استثناء آخر:

Traceback (آخر مكالمة أخيرة):
ملف ""، السطر 1 ، في
ملف "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site -pack \ tensorflow__init __. py" ، السطر 24 ، في
من tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable = unused-import
ملف "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site -pack \ tensorflow \ python__init __. py" ، السطر 49 ، في
من tensorflow.python استيراد pywrap_tensorflow
ملف "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site -pack \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py" ، السطر 74 ، في
رفع خطأ الاستيراد (رسالة)
ImportError: Traceback (آخر مكالمة الأخيرة):
ملف "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site -pack \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py" ، السطر 58 ، في
من tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
ملف "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site -pack \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 28 ، في
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
ملف "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site -pack \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 24 ، في swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal' ، fp ، اسم المسار ، الوصف)
ملف "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ imp.py" ، السطر 243 ، في load_module
إرجاع load_dynamic (الاسم ، اسم الملف ، الملف)
ملف "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ imp.py" ، السطر 343 ، في load_dynamic
عودة _load (المواصفات)
خطأ استيراد: فشل تحميل DLL: تعذر العثور على الوحدة النمطية المحددة.
فشل تحميل وقت تشغيل TensorFlow الأصلي.

من فضلك هل يمكن لأحد أن يخبرني كيف أحل هذه المشكلة؟

تضمين التغريدة
هذا ليس منتدى دعم ، إنه مكان يتم فيه الإبلاغ عن المشكلات إلى جانب معلومات كافية للمطورين لإعادة إنتاجها ، وإذا تبين أنها مشكلة فعلية في كود tensorflow ، فسيتم إصلاحها في أحد الإصدارات المستقبلية.

يبدو أنك لم تكلف نفسه عناء قراءة هذا الموضوع ، لأن هناك العديد من الحلول المنشورة أعلاه بما في ذلك حلقي.

أخيرًا ، طلب المساعدة دون تحديد التكوين الكامل للأجهزة والبرامج ودون سرد الخطوات التي اتخذتها حتى الآن لمحاولة حل المشكلة بنفسك أمر غير مهذب على أقل تقدير.

تضمين التغريدة
شكراً لك على انتقاداتك ، لم أراها بوضوح ، في المرة القادمة سألتفت لطريقتي في طرح الأسئلة.

واجهت نفس المشكلة. التكوين الخاص بي هو:

• CUDA Toolkit v9.0 (مثبتة بدون دعم Visual Studio)
• Tensorflow-gpu v 1.12.0 (مُثبت مع نقطة)
• cudnn v7.4.1.5 متوافق مع CUDA v9.0.
• nVidia GeForce 1070
• نظام التشغيل Windows 10 Home

بعد قضاء يوم تقريبًا في اكتشاف سبب عدم عثور tensorflow على ملف dll الصحيح ، وجدت دليلًا حول كيفية تثبيت cudnn ، بالمناسبة ، ليس بهذه البساطة كما يبدو. تمت كتابة الدليل بواسطة nVidia وإليك الإجراءات التي أتبعها.

1. تنزيل من موقع nVidia الرسمي ، إصدار cudnn الصحيح لتكوينك.
2. ثم قم باستخراج مجلد cuda ، لا يهم مكان استخراجه.
3. افتح File Explorer وانتقل إلى الدليل حيث قمت بتثبيت CUDA ، في حالتي كان C: / Program Files / NVIDIA GPU Computing Toolkit.
4. انتقل إلى CUDA / v9.0 / lib / x64. هنا يجب عليك وضع الملف المسمى "cudnn.lib" الذي يمكنك العثور عليه داخل CUDA / lib / x64 (حزمة cudnn ، تم تنزيلها من nVidia)
5. كرر العملية لـ (حزمة cudnn اليسرى ، مسار تثبيت CUDA الأيمن):
6. CUDA / bin / cudnn64_7.dll -> CUDA / v9.0 / bin
7. CUDA / include / cudnn.h -> CUDA / v9.0 / include
8. الآن عليك التحقق مما إذا تم تعيين متغير البيئة بشكل صحيح. تأكد من وجود متغير CUDA_PATH ، مع وجود قيمة C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 ، إذا لم تقم بإضافتها.
9. استمتع بتكنولوجيا tensorflow-gpu التي تعمل على نظامك

واجهت نفس المشكلة. التكوين الخاص بي هو:

• CUDA Toolkit v9.0 (مثبتة بدون دعم Visual Studio)
• Tensorflow-gpu v 1.12.0 (مُثبت مع نقطة)
• cudnn v7.4.1.5 متوافق مع CUDA v9.0.
• nVidia GeForce 1070
• نظام التشغيل Windows 10 Home

بعد قضاء يوم تقريبًا في اكتشاف سبب عدم عثور tensorflow على ملف dll الصحيح ، وجدت دليلًا حول كيفية تثبيت cudnn ، بالمناسبة ، ليس بهذه البساطة كما يبدو. تمت كتابة الدليل بواسطة nVidia وإليك الإجراءات التي أتبعها.

1. تنزيل من موقع nVidia الرسمي ، إصدار cudnn الصحيح لتكوينك.
2. ثم قم باستخراج مجلد cuda ، لا يهم مكان استخراجه.
3. افتح File Explorer وانتقل إلى الدليل حيث قمت بتثبيت CUDA ، في حالتي كان C: / Program Files / NVIDIA GPU Computing Toolkit.
4. انتقل إلى CUDA / v9.0 / lib / x64. هنا يجب عليك وضع الملف المسمى "cudnn.lib" الذي يمكنك العثور عليه داخل CUDA / lib / x64 (حزمة cudnn ، تم تنزيلها من nVidia)
5. كرر العملية لـ (حزمة cudnn اليسرى ، مسار تثبيت CUDA الأيمن):

• CUDA / bin / cudnn64_7.dll -> CUDA / v9.0 / bin
• CUDA / include / cudnn.h -> CUDA / v9.0 / include

1. الآن عليك التحقق مما إذا تم تعيين متغير البيئة بشكل صحيح. تأكد من وجود متغير CUDA_PATH ، مع وجود قيمة C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 ، إذا لم تقم بإضافتها.
2. استمتع بتكنولوجيا tensorflow-gpu التي تعمل على نظامك

شكرا لك! التي حلت مشكلتي!
نظامي:
نوافذ 10
بيثون 3.6
مجموعة أدوات Cuda v9.0
cudnn 7.4.2
بطاقة الرسوميات: Nvidia p4000

بعد إلغاء تثبيت الإصدار 10 وما يرتبط به من cudnn ثم تثبيت ما سبق ذكره ثم اتباع البرنامج التعليمي من (andpi314)
Tensor Flow GPU قيد التشغيل.

هذا هو وضعي ، تحقق من نسخ ولصق cudnn ， تأكد من bin ، تضمين ، lib ، ملف المجلدات الثلاثة يتم نسخها ولصقها على نفس مسار cuda ، أنا فقط أقوم بالنسخ إلى المسار الخطأ ، بعد التحقق من مسار النظام من cuda ، قم بالنسخ واللصق مرة أخرى ، ثم يعمل بشكل صحيح.

Traceback (آخر مكالمة أخيرة):
ملف "C: \ Users \ SPECTER \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site -pack \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py" ، السطر 58 ، في
من tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
ملف "C: \ Users \ SPECTER \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site -pack \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 28 ، في
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
ملف "C: \ Users \ SPECTER \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site -pack \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 24 ، في swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal' ، fp ، اسم المسار ، الوصف)
ملف "C: \ Users \ SPECTER \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ imp.py" ، السطر 243 ، في load_module
إرجاع load_dynamic (الاسم ، اسم الملف ، الملف)
ملف "C: \ Users \ SPECTER \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ imp.py" ، السطر 343 ، في load_dynamic
عودة _load (المواصفات)
خطأ استيراد: فشل تحميل DLL: تعذر العثور على الوحدة النمطية المحددة.

أثناء معالجة الاستثناء أعلاه ، حدث استثناء آخر:

Traceback (آخر مكالمة أخيرة):
ملف ""، السطر 1 ، في
ملف "C: \ Users \ SPECTER \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site -pack \ tensorflow__init __. py" ، السطر 24 ، في
من tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable = unused-import
ملف "C: \ Users \ SPECTER \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site -pack \ tensorflow \ python__init __. py" ، السطر 49 ، في
من tensorflow.python استيراد pywrap_tensorflow
ملف "C: \ Users \ SPECTER \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site -pack \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py" ، السطر 74 ، في
رفع خطأ الاستيراد (رسالة)
ImportError: Traceback (آخر مكالمة الأخيرة):
ملف "C: \ Users \ SPECTER \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site -pack \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py" ، السطر 58 ، في
من tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
ملف "C: \ Users \ SPECTER \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site -pack \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 28 ، في
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
ملف "C: \ Users \ SPECTER \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site -pack \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 24 ، في swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal' ، fp ، اسم المسار ، الوصف)
ملف "C: \ Users \ SPECTER \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ imp.py" ، السطر 243 ، في load_module
إرجاع load_dynamic (الاسم ، اسم الملف ، الملف)
ملف "C: \ Users \ SPECTER \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ imp.py" ، السطر 343 ، في load_dynamic
عودة _load (المواصفات)
خطأ استيراد: فشل تحميل DLL: تعذر العثور على الوحدة النمطية المحددة.

فشل تحميل وقت تشغيل TensorFlow الأصلي.

لقد قابلت نفس الموقف وكان التكوين الخاص بي هو:
كودا 10
cudnn v7.4 لـ CUDA10
Tensorflow-GPU v1.12.0

أرى الحلول أعلاه التي تقترح CUDA9 ، لكن المعلومات الموجودة في GeForce Controler تظهر أن GPU GTX1050Ti يدعم CUDA10 فقط (يكتب "NVIDIA CUDA 10.0.132 driver" ، في الواقع لا أعرف ماذا يعني ذلك) ، كيف يمكنني حل هذا؟

لقد قمت بتثبيت CUDA9 و cuDNN 7.0.5 مرة أخرى وأعدت تشغيل الكمبيوتر. لقد اختفت المشكلة ذات الصلة للتو.

Asichurter لدي نفس بطاقة الرسوم وليس لدي مشكلة مع المجموعة أعلاه.

الحل ! إذا كنت تحاول تشغيل TF باستخدام CUDA 10

لا يدعم Tensorflow 1.12 CUDA 10 ولكن البناء الليلي لا يدعمه

يوجد حلان

1. قم بإزالة TF 1.12 وقم بتثبيت الإصدار 1.13 ليلاً
   نقطة إلغاء تثبيت tensorflow-gpu
   نقطة تثبيت tf-nightly-gpu

الحل البديل: خفض مستوى CUDA إلى 9.0

تذكر حول نسخ ملفات CUDNN إلى الموقع الصحيح في مجلد تثبيت CUDA في كل مرة عند إعادة التثبيت

واجهت نفس المشكلات ، وجربت معظم الإصلاحات المقترحة لمدة 3 ساعات تقريبًا دون أي حظ. ومع ذلك ، وجدت المنشور بواسطة kennedyCzar في الجزء العلوي - وقد أدى هذا إلى إصلاح مشكلتي ("خطأ في الاستيراد: فشل تحميل DLL: تعذر العثور على الوحدة المحددة.") أنا أشجع القراء بشدة على تجربة هذا الأسلوب لأنه سريع وسهل. ذهبت على وجه التحديد إلى المدونة المشار إليها للدكتور دونالد كينغهورن واتبعت التعليمات.

انظر أدناه للحصول على نسخة من مشاركة kennedyCzar من 16 أكتوبر 2018:

واجهت نفس المشكلة أثناء محاولة استخدام tensorflow-gpu على نظام التشغيل Windows 10.
نظرًا لأنني لم أتمكن من تشغيله على cuDNN10 .. اخترت 9 بدلاً من ذلك باستخدام ...

كوندا إنشاء - اسم tf-gpu
كوندا تثبيت -c aaronzs tensorflow-gpu
كوندا تثبيت -c أناكوندا cudatoolkit
تثبيت Conda -c أناكوندا cudnn
كوندا تثبيت keras-gpu

يمكنك أيضًا التحقق من المشاركة الكاملة على https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/The-Best-Way-to-Install-TensorFlow-with-GPU-Support-on-Windows-10-Without-Installing-CUDA -1187 /

الفضل للدكتور دونالد كينغهورن

كان لدي CUDA 10 يعمل مع tensorflow-gpu v1.12. لم أقرأ المطبوعات الصغيرة وبالتالي فاتني أن هذا الإصدار لم يعمل مع CUDA 10. تم الرجوع إلى CUDA 9 وهو يعمل الآن.

لدي نفس المشكلة مع TensorFlow 1.12.0 ولم يعمل أي من الحلول بالنسبة لي. ثم رجعت إلى TensorFlow 1.10.0 وكانت رسالة الخطأ هذه المرة أكثر إفادة. أخبرني أنه لا يمكن العثور على cudart64_90.dll وهو موجود في C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin . بعد إضافة هذا المسار المحدد إلى المتغير PATH ، فإنه يعمل بسلاسة دون أخطاء.

هذا يجعلني أتساءل عما إذا كان هناك خطأ في TensorFlow بحيث يفشل في الانتقال إلى المجلد الفرعي "bin" نفسه نظرًا لأن C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 موجود بالفعل في العديد من متغيرات البيئة مثل CUDA و CUDA_HOME ، لذلك يجب أن يكون قادرًا على ذلك ابحث عنه.

ثانيًا ، يجعلني أتساءل لماذا يحتوي TensorFlow 1.12.0 على رسائل خطأ أقل إفادة بكثير. في 1.12.0 تقول فقط أنه لا يمكن استيراد بعض DLL. في 1.10.0 ، أظهر لي بالضبط أي DLL مفقود واقترح حتى حل العمل لإضافته إلى PATH. هذه طريقة أفضل للتعامل مع الأخطاء وأقترح أن تعيد النظر في الالتزام من الشخص الذي اعتقد أن حجب رسائل الخطأ كان فكرة جيدة.

الحل ! إذا كنت تحاول تشغيل TF باستخدام CUDA 10

لا يدعم Tensorflow 1.12 CUDA 10 ولكن البناء الليلي لا يدعمه

يوجد حلان

1. قم بإزالة TF 1.12 وقم بتثبيت الإصدار 1.13 ليلاً
   نقطة إلغاء تثبيت tensorflow-gpu
   نقطة تثبيت tf-nightly-gpu

الحل البديل: خفض مستوى CUDA إلى 9.0

تذكر حول نسخ ملفات CUDNN إلى الموقع الصحيح في مجلد تثبيت CUDA في كل مرة عند إعادة التثبيت

أكد هذا الحل

استخدام tf-nightly-gpu
Win10
كودا 10.0
بيثون 3.6.4
جيفورسي ٩٦٠ م
cudnn64_7

لقد قمت أخيرًا بحل المشكلة عن طريق تثبيت cuda 9.0 بدلاً من 9.2 أو 10.0 باستخدام Tensorflow 1.12.0 و cudnn 7.4.1.5

لكني قمت بتنزيل cudnn7.4.1.5 بدلاً من cudnn7.0.5 ما زلت تواجه هذا الخطأ.
التكوين الخاص بي التالي:
كودا 9.0
cudnn7.4.1
نقطة تثبيت tensorflow-gpu == 1.12.0
بيثون 3.6.4
نفيديا جيفورس 1080 تي آي

لقد قمت أخيرًا بحل المشكلة عن طريق تثبيت cuda 9.0 بدلاً من 9.2 أو 10.0 باستخدام Tensorflow 1.12.0 و cudnn 7.4.1.5

لكني قمت بتنزيل cudnn7.4.1.5 بدلاً من cudnn7.0.5 ما زلت تواجه هذا الخطأ.
التكوين الخاص بي التالي:
كودا 9.0
cudnn7.4.1
نقطة تثبيت tensorflow-gpu == 1.12.0
بيثون 3.6.4
نفيديا جيفورس 1080 تي آي

أخيرًا قم بخفض إصدار bazel إلى 0.20.0 (من 0.21.0) لحل هذه المشكلة. لكني لا أعرف لماذا لا تتوافق مع الإصدار الأخير من بازل.

كودا 10.0
cudnn7.4.2
نقطة تثبيت tf-nightly-gpu
بيثون 3.6.4
نفيديا جيفورسي 1070

إنها تعمل.

كودا 10.0
cudnn7.4.2
نقطة تثبيت tf-nightly-gpu
بيثون 3.6.4
نفيديا جيفورسي 1070

إنها تعمل.

إنه يعمل معي الآن أيضًا. اشكرك لهذا.
مجرد ملاحظة: لم أتمكن من إلغاء تثبيت TF بشكل صحيح وكان لدي إصدار أقل من Python. قمت بإلغاء تثبيت Python بالكامل وقمت بتثبيت الإصدار 3.6.8 بدلاً من 3.6.4.
ثم استخدم pip install tf-nightly-gpu لتثبيت TF وهو يعمل الآن

يساعدني تثبيت Microsoft Build Tools 2015 في حل هذه المشكلة. انه يعمل الان.

لدي نفس المشكلة معك @ damcclane . كيف حللت؟

Win10 x64 و python 3.6 و cuda9 مع cudnn 7.0.5 وأيضًا Win10 x64 و python 3.7 و cuda10 مع cudnn 7.3.1

كلاهما لديه نفس المشكلة. بطاقتي الرسومية هي Nvidia GeForce 1050 Ti

لا يدعم tensorflow python 3.7 ، يمكنك إنشاء بيئة مختلفة باستخدام ثعبان أقل من خلال الأناكوندا

كان لي نفس القضية بالضبط. وفقًا لدليل دعم GPU ، لديّ جميع الإصدارات الصحيحة من CUDA و cuDNN مثبتة - CUDA 9.0 و cuDNN 7.4.2.24.

ما انتهى بي العمل هو إدخال الأوامر التالية بعد تثبيت جميع التبعيات:

SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin;%PATH%
SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\CUPTI\libx64;%PATH%
SET PATH=C:\tools\cuda\bin;%PATH%

يجب نسخ المجلد cuda من ملف cuDNN المضغوط إلى C:\tools\ .

أتمنى أن يكون هذا مفيدًا.

أنا أيضا أرى نفس المشكلة

مرحبًا يا شباب ، لقد رأيت هذه المشكلة عدة مرات الآن ويمكنني التعليق على بعض الأشياء.
أولها يبدو أن دفاتر Jupyter يمكنها نوعًا ما "التمسك" بتكوين tensorflow سيئ (حتى بعد إعادة ضبط النواة) ، لقد حل التوقف الكامل وبدء Jupyter هذا بالنسبة لي مرة واحدة على الأقل.

كل الأشياء الأخرى مرتبطة بـ CUDA. أوصي بشدة بإلغاء تثبيت جميع إصدارات CUDA ، ثم تثبيت V10 ، والتأكد من الحصول على cudnn الصحيح أيضًا.

لتثبيت Cudnn ، ما عليك سوى نسخ ولصق كل شيء في مجلد cuda ، في تثبيت cuda.

هذه هي في الأساس جميع المشكلات المتعلقة بهذا الخطأ. تذكر أنه يمكنك اختبار cuda عن طريق كتابة nvcc --version والتأكد من إرجاعه لـ v10. إذا لم يعمل هذا الأمر ، فهذا يعني أن الإعداد الخاص بك لا يمكنه رؤية cuda بشكل صحيح.

إذا رأيت المشكلة ، فحاول تثبيت tf-nightly. هذه الطريقة على السحابة يمكن أن تحل مشكلتك

### حل "خطأ الاستيراد: فشل تحميل DLL: تعذر العثور على الإجراء المحدد."

عند استيراد numpy تحصل على هذا الخطأ ، أليس كذلك؟
python -c "import numpy"

لذا انتقل إلى مجلد Anaconda وانتقل إلى مجلد حزم الموقع وفقًا لبيئة الأناكوندا. ثم انتقل إلى مجلد numpy.libs. هناك ملف * .dll ، أليس كذلك؟

الآن انسخ الرابط إلى المجلد .libs وأدخل المسار باستخدام "PATH" في موجه الأناكوندا.
PATH=path\to\site-packages\numpy\.libs;%PATH%

تحقق الآن مرة أخرى لاستيراد numpy.
python -c "import numpy"

الآن تعمل بشكل صحيح؟

التركيب:

(base) C:\Users\omarc>pip install tensorflow-gpu
Collecting tensorflow-gpu
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/1f/31/62178ec117dc0318bde6e3b4f2a066a2ea637cc806ff53cb26e36974280a/tensorflow_gpu-1.13.0rc2-cp37-cp37m-win_amd64.whl (259.8MB)
    100% |████████████████████████████████| 259.8MB 17kB/s
Collecting keras-applications>=1.0.6 (from tensorflow-gpu)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/90/85/64c82949765cfb246bbdaf5aca2d55f400f792655927a017710a78445def/Keras_Applications-1.0.7-py2.py3-none-any.whl (51kB)
    100% |████████████████████████████████| 61kB 3.6MB/s
Requirement already satisfied: six>=1.10.0 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from tensorflow-gpu) (1.12.0)
Collecting absl-py>=0.1.6 (from tensorflow-gpu)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/31/bc/ab68120d1d89ae23b694a55fe2aece2f91194313b71f9b05a80b32d3c24b/absl-py-0.7.0.tar.gz (96kB)
    100% |████████████████████████████████| 102kB 9.3MB/s
Collecting termcolor>=1.1.0 (from tensorflow-gpu)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/8a/48/a76be51647d0eb9f10e2a4511bf3ffb8cc1e6b14e9e4fab46173aa79f981/termcolor-1.1.0.tar.gz
Requirement already satisfied: wheel>=0.26 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from tensorflow-gpu) (0.32.3)
Collecting astor>=0.6.0 (from tensorflow-gpu)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/35/6b/11530768cac581a12952a2aad00e1526b89d242d0b9f59534ef6e6a1752f/astor-0.7.1-py2.py3-none-any.whl
Collecting keras-preprocessing>=1.0.5 (from tensorflow-gpu)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/c0/bf/0315ef6a9fd3fc2346e85b0ff1f5f83ca17073f2c31ac719ab2e4da0d4a3/Keras_Preprocessing-1.0.9-py2.py3-none-any.whl (59kB)
    100% |████████████████████████████████| 61kB 7.7MB/s
Collecting gast>=0.2.0 (from tensorflow-gpu)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/4e/35/11749bf99b2d4e3cceb4d55ca22590b0d7c2c62b9de38ac4a4a7f4687421/gast-0.2.2.tar.gz
Requirement already satisfied: numpy>=1.13.3 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from tensorflow-gpu) (1.15.4)
Collecting tensorboard<1.13.0,>=1.12.0 (from tensorflow-gpu)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/07/53/8d32ce9471c18f8d99028b7cef2e5b39ea8765bd7ef250ca05b490880971/tensorboard-1.12.2-py3-none-any.whl (3.0MB)
    100% |████████████████████████████████| 3.1MB 3.9MB/s
Collecting protobuf>=3.6.1 (from tensorflow-gpu)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/77/78/a7f1ce761e2c738e209857175cd4f90a8562d1bde32868a8cd5290d58926/protobuf-3.6.1-py2.py3-none-any.whl (390kB)
    100% |████████████████████████████████| 399kB 251kB/s
Collecting tensorflow-estimator<1.14.0rc0,>=1.13.0rc0 (from tensorflow-gpu)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/67/c1/3e8f58945f55769274e490d85df3bc4639ac258c60c6e3c6c7973d2a9e81/tensorflow_estimator-1.13.0rc0-py2.py3-none-any.whl (367kB)
    100% |████████████████████████████████| 368kB 350kB/s
Collecting grpcio>=1.8.6 (from tensorflow-gpu)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/17/80/b135a60dfb12e9e0d691e4e66020b6f90fd8864e17ed5c719881bdea7d41/grpcio-1.18.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl (1.5MB)
    100% |████████████████████████████████| 1.5MB 2.3MB/s
Requirement already satisfied: h5py in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from keras-applications>=1.0.6->tensorflow-gpu) (2.8.0)
Requirement already satisfied: werkzeug>=0.11.10 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from tensorboard<1.13.0,>=1.12.0->tensorflow-gpu) (0.14.1)
Collecting markdown>=2.6.8 (from tensorboard<1.13.0,>=1.12.0->tensorflow-gpu)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/7a/6b/5600647404ba15545ec37d2f7f58844d690baf2f81f3a60b862e48f29287/Markdown-3.0.1-py2.py3-none-any.whl (89kB)
    100% |████████████████████████████████| 92kB 8.4MB/s
Requirement already satisfied: setuptools in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from protobuf>=3.6.1->tensorflow-gpu) (40.6.3)
Collecting mock>=2.0.0 (from tensorflow-estimator<1.14.0rc0,>=1.13.0rc0->tensorflow-gpu)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/e6/35/f187bdf23be87092bd0f1200d43d23076cee4d0dec109f195173fd3ebc79/mock-2.0.0-py2.py3-none-any.whl (56kB)
    100% |████████████████████████████████| 61kB 6.2MB/s
Collecting pbr>=0.11 (from mock>=2.0.0->tensorflow-estimator<1.14.0rc0,>=1.13.0rc0->tensorflow-gpu)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/8c/7f/fed53b379500fd889707d1f6e61c2a35e12f2de87396894aff89b017d1d6/pbr-5.1.2-py2.py3-none-any.whl (107kB)
    100% |████████████████████████████████| 112kB 10.5MB/s
Building wheels for collected packages: absl-py, termcolor, gast
  Running setup.py bdist_wheel for absl-py ... done
  Stored in directory: C:\Users\omarc\AppData\Local\pip\Cache\wheels\90\db\f8\2c3101f72ef1ad434e4662853174126ce30201a3e163dcbeca
  Running setup.py bdist_wheel for termcolor ... done
  Stored in directory: C:\Users\omarc\AppData\Local\pip\Cache\wheels\7c\06\54\bc84598ba1daf8f970247f550b175aaaee85f68b4b0c5ab2c6
  Running setup.py bdist_wheel for gast ... done
  Stored in directory: C:\Users\omarc\AppData\Local\pip\Cache\wheels\5c\2e\7e\a1d4d4fcebe6c381f378ce7743a3ced3699feb89bcfbdadadd
Successfully built absl-py termcolor gast
Installing collected packages: keras-applications, absl-py, termcolor, astor, keras-preprocessing, gast, grpcio, markdown, protobuf, tensorboard, pbr, mock, tensorflow-estimator, tensorflow-gpu
Successfully installed absl-py-0.7.0 astor-0.7.1 gast-0.2.2 grpcio-1.18.0 keras-applications-1.0.7 keras-preprocessing-1.0.9 markdown-3.0.1 mock-2.0.0 pbr-5.1.2 protobuf-3.6.1 tensorboard-1.12.2 tensorflow-estimator-1.13.0rc0 tensorflow-gpu-1.13.0rc2 termcolor-1.1.0

إخراج بعض التعليمات البرمجية:

C:\ProgramData\Anaconda3\python.exe "C:/Users/omarc/OneDrive - Massachusetts Institute of Technology/test_tensorflow/keras-master/examples/mnist_cnn.py"
Using TensorFlow backend.
Traceback (most recent call last):
  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
    from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
    _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
    _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\imp.py", line 242, in load_module
    return load_dynamic(name, filename, file)
  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\imp.py", line 342, in load_dynamic
    return _load(spec)
ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found.

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/omarc/OneDrive - Massachusetts Institute of Technology/test_tensorflow/keras-master/examples/mnist_cnn.py", line 9, in <module>
    import keras
  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\keras\__init__.py", line 3, in <module>
    from . import utils
  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\__init__.py", line 6, in <module>
    from . import conv_utils
  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\conv_utils.py", line 9, in <module>
    from .. import backend as K
  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\keras\backend\__init__.py", line 89, in <module>
    from .tensorflow_backend import *
  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py", line 5, in <module>
    import tensorflow as tf
  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 24, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow  # pylint: disable=unused-import
  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 49, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 74, in <module>
    raise ImportError(msg)
ImportError: Traceback (most recent call last):
  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
    from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
    _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
    _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\imp.py", line 242, in load_module
    return load_dynamic(name, filename, file)
  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\imp.py", line 342, in load_dynamic
    return _load(spec)
ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found.


Failed to load the native TensorFlow runtime.

See https://www.tensorflow.org/install/errors

for some common reasons and solutions.  Include the entire stack trace
above this error message when asking for help.

Process finished with exit code 1

نقطة تثبيت tensorflow-gpu == 1.10.0

تعذر العثور على إصدار يلبي متطلبات tensorflow-gpu == 1.10.0 (من الإصدارات: 1.13.0rc1 ، 1.13.0rc2)
لم يتم العثور على توزيع مطابق لـ tensorflow-gpu == 1.10.0

نقطة تثبيت tensorflow-gpu == 1.10.0

تعذر العثور على إصدار يلبي متطلبات tensorflow-gpu == 1.10.0 (من الإصدارات: 1.13.0rc1 ، 1.13.0rc2)
لم يتم العثور على توزيع مطابق لـ tensorflow-gpu == 1.10.0

إذا لم تتمكن من الحصول على إصدار أقدم من tensorflow-gpu ، فقد واجهت نفس مشكلة dll أثناء استخدام CUDA 9.0 و tensorflow-gpu 1.13.0. تم التثبيت 10.0 ويبدو أنه حل المشكلة حتى الآن. بناءً على ذلك ، من المؤكد أن 1.13.0 يتطلب 10 بدلاً من 9.

كودا 10.0
cudnn7.4.2
نقطة تثبيت tf-nightly-gpu
بيثون 3.6.4
نفيديا جيفورسي 1070

إنها تعمل.

كذلك هنا
بيثون 3.6.7
جيفورسي 1060

واجهت مشاكل مع numpy ، لذا تأكد من استخدام numpy 1.16. اضطررت إلى إعادة تثبيته من نقطة لأن إصدار Anaconda قديم.

لديك نفس المشكلة. يمكنني استخدام إصدار TF غير gpu ، لذلك أعتقد أنه ليس cuda أو cudnn prblem؟
بيثون 3.6.0
TF 1.12.0
numpy 1.16.1
بروتوبوف 3.6.1

لا تستخدم بروتوبوف 3.6 ربما هذه هي المشكلة. أعتقد أن أحدث ما يمكنك استخدامه هو 3.3 ، انتقل إلى جيثب وابحث عن الإصدارات السابقة.

أقوم بتشغيل شيء يستخدم TF 1.12 ، يتطلب بروتوبوف 3.6.1. اوه حسنا....

المشكلة تتعلق بالتوافق مع الإصدار . يتعلق الأمر بتوافق _tensorflow_ و _python_ و _cuda_ . يمكن العثور على توافق الإصدار في هذه الصفحة . خذ جهاز الكمبيوتر الخاص بي على سبيل المثال.

معلومات النظام:

نظام التشغيل الأساسي والتوزيع: Windows 10 (لا أعتقد أنه مهم.)
الجهاز المحمول: لا شيء
تم تثبيت TensorFlow من: تثبيت نقطة
إصدار TensorFlow: 1.4.0 ( هام )
إصدار Python: 3.6 ( مهم )
إصدار Bazel: غير مثبت (أنا لا أقوم بالتجميع من الكود المصدري ، لذلك لست بحاجة إليه.)
إصدار CUDA / cuDNN: cuda_8.0.61_win10.exe، cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0.zip ( مهم )
طراز وحدة معالجة الرسومات: سلسلة Geforce GTX (لا أعتقد أنها مهمة.)

حل:

بناءً على جدول توافق الإصدارات في الصفحة أعلاه. هذا الخط

tensorflow_gpu-1.4.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 التحديث 3 | Cmake v3.6.3 | 6 | 8
- | - | - | - | - | -

أستخدم _python3.6_ .7 (في الواقع ، ينتمي الإصدار الخاص بك إلى سلسلة python3.6 على ما يرام ، لأنني جربت python3.6.3 على إصدار خاطئ من برنامج آخر. ولديه نفس الخطأ المسمى "ImportError: فشل تحميل DLL blablablabalbla ..." . وفقًا للنموذج الموجود في الارتباط التشعبي ، إذا كنت تستخدم python3.5 ، فلا بأس بذلك.)
لقد قمت بتثبيت _cuda8.0_ و _cudnnv6_ (عندما تقوم بفك ضغط هذا الملف المضغوط ، فإنه يحتوي على ملف _cudnn64_6.dll_ . وتحتاج إلى وضع cudnn64_6.dll في المسار الصحيح) (الرقم 8 في العمود الأخير هو عدد إصدارات CUDA الرقم 6 في العمود الخامس هو عدد إصدارات cudnn).
لذا ، أقوم بتثبيت tensorflow-gpu == 1.4.0_ ثم استيراد tensorflow مثل tf ، فهو يعمل.

لقد وجدت هذه المشكلة لأنني عندما أصلحت إصدارات Python و CUDA و cudnn ، أدى تثبيت الإصدار السفلي من tensorflow إلى حدوث خطأ آخر: cudnn64_ *. لم يتم العثور على ملف DLL.

تصف الخطوات التالية كيفية إنشاء برنامج تابع لـ cuDNN. في الأقسام التالية:
يشار إلى مسار دليل CUDA الخاص بك باسم C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0
يشار إلى مسار دليل cuDNN الخاص بك باسم
انتقل إلى ملفدليل يحتوي على cuDNN.
قم بفك ضغط حزمة cuDNN.
cudnn-9.0- windows7-x64-v7.zip
أو
cudnn-9.0- windows10-x64-v7.zip
انسخ الملفات التالية إلى دليل CUDA Toolkit.
ينسخcuda \ bin \ cudnn64_7.dll إلى C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ bin.
ينسخcuda \ include \ cudnn.h إلى C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ include.
ينسخcuda \ lib \ x64 \ cudnn.lib إلى C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ lib \ x64.

يعطي مستند cudnn طريقة إعداد cudnn الصحيحة ، عندما أضع هذا الملف في موقع التحديد ، فإنه يعمل
يمكن العثور على المستند الكامل في https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html

هذا عمل معي
نظام التشغيل Windows 10
python 3.6.X (تم الرجوع إلى إصدار سابق من 3.7)
Tensorflow 1.12 (لا يعمل مع 1.13.1 بالتأكيد ، تم تقليله)
CUDA / cudnn 9.0 (تأكد من اتباع خطوة @ mxl1990 لنسخ تلك الملفات)

شكرا لكل ما سبق. سأحاول مرة أخرى قريبا

لدي نفس السؤال مع المؤلف ، وقد قمت بحله الآن.
نافذة 10
بيثون 3.6.2
gpu rtx2080
مشكلتي هي إصدار CUDA و cudnn لا يتناسب مع بعضهما البعض.
2019/3/3 اليوم أحدث إصدار من CUDA هو 10.1 ولكن لا يوجد إصدار مطابق من cudnn.
لذلك قمت بتغيير CUDA 10.0 وأعدت تثبيت Tensorflow ، فهو يعمل الآن!

ركض في نفس المشكلة.

إذا كنت تستخدم Anaconda (Python 3.6) ، فاقترح بشدة استخدام conda بدلاً من pip . عادة ما يعتني بكل شيء: conda install tensorflow-gpu

(base) C:\Users>conda install tensorflow-gpu
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: D:\Software\Anaconda3

  added / updated specs:
    - tensorflow-gpu


The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    cudnn-7.3.1                |        cuda9.0_0       170.9 MB
    grpcio-1.12.1              |   py36h1a1b453_0         1.4 MB
    tensorflow-base-1.12.0     |gpu_py36h6e53903_0       180.8 MB
    conda-4.6.7                |           py36_0         1.7 MB
    tensorflow-1.12.0          |gpu_py36ha5f9131_0           4 KB
    keras-preprocessing-1.0.5  |           py36_0          52 KB
    gast-0.2.2                 |           py36_0         138 KB
    keras-applications-1.0.6   |           py36_0          49 KB
    tensorboard-1.12.0         |   py36he025d50_0         3.1 MB
    termcolor-1.1.0            |           py36_1           8 KB
    absl-py-0.7.0              |           py36_0         157 KB
    protobuf-3.6.0             |   py36he025d50_0         517 KB
    cudatoolkit-9.0            |                1       339.8 MB
    tensorflow-gpu-1.12.0      |       h0d30ee6_0           3 KB
    markdown-3.0.1             |           py36_0         125 KB
    _tflow_select-2.1.0        |              gpu           3 KB
    libprotobuf-3.6.0          |       h1a1b453_0         2.0 MB
    astor-0.7.1                |           py36_0          44 KB
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:       700.7 MB

إذا كنت قد أخطأت الإصدارات بالفعل ، فحاول استخدام conda remove أو pip uninstall لحذف الحزم ، بما في ذلك tensorflow-gpu و tensorflow . أو قم بإزالة Anaconda وإعادة تثبيته.

لدي نفس السؤال مع المؤلف ، وقد قمت بحله الآن.
نافذة 10
بيثون 3.6.2
gpu rtx2080
مشكلتي هي إصدار CUDA و cudnn لا يتناسب مع بعضهما البعض.
2019/3/3 اليوم أحدث إصدار من CUDA هو 10.1 ولكن لا يوجد إصدار مطابق من cudnn.
لذلك قمت بتغيير CUDA 10.0 وأعدت تثبيت Tensorflow ، فهو يعمل الآن!

تضمين التغريدة يقوم نظامي بتشغيل Python 3.7.1 على Windows 10 ووحدة معالجة الرسومات الخاصة بي هي RTX 2080 Ti. كل ما فعلته هو تخفيض تصنيف CUDA من 10.1 إلى 10.0 وهو يعمل الآن. لكنني مرتبك قليلاً مع ما تعنيه

أحدث إصدار من CUDA هو 10.1 ولكن لا يوجد إصدار مطابق من cudnn.

نظرًا لوجود إصدار من cuDNN تم إصداره في 25 فبراير 2019 وفقًا لـ https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download . لا يعمل مع أحدث إصدار من TensorFlow المثبت من خلال "pip install tensorflow-gpu" في حالتي ولكنه موجود. أنا أتساءل لماذا ليس ملف

نسخة مطابقة من cudnn.

مرة أخرى ، شكرا على الحل الخاص بك.

لدي نفس السؤال مع المؤلف ، وقد قمت بحله الآن.
نافذة 10
بيثون 3.6.2
gpu rtx2080
مشكلتي هي إصدار CUDA و cudnn لا يتناسب مع بعضهما البعض.
2019/3/3 اليوم أحدث إصدار من CUDA هو 10.1 ولكن لا يوجد إصدار مطابق من cudnn.
لذلك قمت بتغيير CUDA 10.0 وأعدت تثبيت Tensorflow ، فهو يعمل الآن!

تضمين التغريدة يقوم نظامي بتشغيل Python 3.7.1 على Windows 10 ووحدة معالجة الرسومات الخاصة بي هي RTX 2080 Ti. كل ما فعلته هو تخفيض تصنيف CUDA من 10.1 إلى 10.0 وهو يعمل الآن. لكنني مرتبك قليلاً مع ما تعنيه

أحدث إصدار من CUDA هو 10.1 ولكن لا يوجد إصدار مطابق من cudnn.

نظرًا لوجود إصدار من cuDNN تم إصداره في 25 فبراير 2019 وفقًا لـ https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download . لا يعمل مع أحدث إصدار من TensorFlow المثبت من خلال "pip install tensorflow-gpu" في حالتي ولكنه موجود. أنا أتساءل لماذا ليس ملف

نسخة مطابقة من cudnn.

مرة أخرى ، شكرا على الحل الخاص بك.

انت على حق! لم أشاهد أحدث إصدار من cudnn. شكرا على وجهة نظرك.

بعد ساعات من تثبيت إصدارات مختلفة ، تمكنت أخيرًا من جعلها تعمل ، هذا هو الإعداد النهائي:

• بايثون 3.6.8
• Tensorflow 1.13.0 تحديث
• كودا 10
• cuDNN v7.5.0 (21 فبراير 2019) ، لـ CUDA 10.0

لقد جربت CUDA 10.1 ولكن لم أفلح ، تحولت إلى 10.0 وعملت أخيرًا.

بيثون 3.7.2
Tensorflow-GPU 2.0.0a0
التنسوربورد 1.13.0
مقدر تدفق الموتر 1.13.0
كودا 10.1.1
cuDNN v7.5.0 لـ CUDA10.0
win10 إلى x64
الرجاء المساعدة

@ steven12138 يمكنك متابعة
AFAIK ، لا يتم دعم python 3.7.X python.

هذا ما نجح معي في Window 10 ومع GPU NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti:
Python 3.5 (3.6 لم يعمل)
Tensorflow-GPU 1.13 (أو tf-nightly-gpu)
كودا 10
cuDNN لـ CUDA 10.0
كانت المشكلة بسبب استخدام Python 3.6. باستخدام Python 3.5 حلها.

كودا 9.0
cudnn 7.0.5
نظام التشغيل Windows 10
تف 1.12.0
فشل ... لا فكرة

تم حلها،
مشكلة واحدة هي أن المسار غير صحيح ، لقد قمت بتصحيحه ولكن المشكلة لا تزال قائمة.
ثم قمت بخفض مستوى tf إلى 1.10.0 ، وهو يعمل.

ركض في نفس المشكلة.

إذا كنت تستخدم Anaconda (Python 3.6) ، فاقترح بشدة استخدام conda بدلاً من pip . عادة ما يعتني بكل شيء: conda install tensorflow-gpu

(base) C:\Users>conda install tensorflow-gpu
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: D:\Software\Anaconda3

  added / updated specs:
    - tensorflow-gpu


The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    cudnn-7.3.1                |        cuda9.0_0       170.9 MB
    grpcio-1.12.1              |   py36h1a1b453_0         1.4 MB
    tensorflow-base-1.12.0     |gpu_py36h6e53903_0       180.8 MB
    conda-4.6.7                |           py36_0         1.7 MB
    tensorflow-1.12.0          |gpu_py36ha5f9131_0           4 KB
    keras-preprocessing-1.0.5  |           py36_0          52 KB
    gast-0.2.2                 |           py36_0         138 KB
    keras-applications-1.0.6   |           py36_0          49 KB
    tensorboard-1.12.0         |   py36he025d50_0         3.1 MB
    termcolor-1.1.0            |           py36_1           8 KB
    absl-py-0.7.0              |           py36_0         157 KB
    protobuf-3.6.0             |   py36he025d50_0         517 KB
    cudatoolkit-9.0            |                1       339.8 MB
    tensorflow-gpu-1.12.0      |       h0d30ee6_0           3 KB
    markdown-3.0.1             |           py36_0         125 KB
    _tflow_select-2.1.0        |              gpu           3 KB
    libprotobuf-3.6.0          |       h1a1b453_0         2.0 MB
    astor-0.7.1                |           py36_0          44 KB
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:       700.7 MB

إذا كنت قد أخطأت الإصدارات بالفعل ، فحاول استخدام conda remove أو pip uninstall لحذف الحزم ، بما في ذلك tensorflow-gpu و tensorflow . أو قم بإزالة Anaconda وإعادة تثبيته.

هذا الرجل أنقذ يومًا ، شكرًا لك

أستخدم Virtualenv مع python 3.6.8 ، وأجري فقط
pip install tensorflow-gpu

كودا 9.0
cudnn 7.4.1 لـ cuda 9.0
بيثون 3.6.8
Tensorflow 1.12.0
إعادة التوزيع المرئي C ++ 2015

يعمل هذا التكوين.
انتباه ، tensorflow 1.13 لا يعمل بالنسبة لي مع هذا التكوين.

========================= تحرير ================
كما حاولت مرة أخرى.
إذا كنت تريد استخدام tensorflow 1.13.1 ، فيمكنك الرجوع إلى التكوين أدناه:
كودا 10.0
cudnn 7.5.0 لـ cuda 10.0
بيثون 3.6.8
Tensorflow 1.13.1
إعادة التوزيع المرئي C ++ 2015 أو 2017

وأجد أن الموقع الرسمي قال إن tensorflow يدعم cuda 9 فقط الآن ، ولكن في الواقع تم تحديثه بالفعل إلى CUDA 10 ، يمكنك أن تجده في مذكرة الإصدار في github.

البساطة ، CUDA 9.0 (cudn 7.4.1) ==> tensorflow 1.12.0
CUDA 10.0 (cidnn 7.5.0) ==> Tensorflow 1.13.1

بيثون 3.7.2
Tensorflow-GPU 2.0.0a0
التنسوربورد 1.13.0
مقدر تدفق الموتر 1.13.0
كودا 10.1.1
cuDNN v7.5.0 لـ CUDA10.0
win10 إلى x64
لم يعمل

ليس لدي أي مشكلة في المحطة ، لكن لدي هذه المشكلة في pycharm ، وآمل أن أقدم لك مرجعًا.

Win10 + python 3.6 + cuda 10.0 + cudnn 7.5 + tensorflow 1.13.1

لدي نفس المشكلة. لقد قمت بحلها عن طريق إلغاء تثبيت tensorflow-gpu وإعادة التثبيت من خلال conda.

conda install tensorflow-gpu

لدي مشكلة

TypeError: تعذر إنشاء ملف أولي في تجمع الواصف!
واصف أولي غير صالح للملف "object_detection / protos / post_processing.proto":
object_detection / protos / post_processing.proto: لم يتم تحميل استيراد "object_detection / protos / calibration.proto".
object_detection.protos.PostProcessing.calibration_config: يبدو أن "object_detection.protos.CalibrationConfig" معرف في "protos / calibration.proto" ، والذي لم يتم استيراده بواسطة "object_detection / protos / post_processing.proto". لاستخدامه هنا ، يرجى إضافة الاستيراد الضروري.

لقد خفضت للتو TensorFlow إلى 1.10.0 وقد نجحت

pip install tensorflow-gpu==1.10.0

عندما قمت بتشغيل الأمر pip install tensorflow-gpu ، تم تثبيت 1.13.0 وتلقيت الخطأ Win10: ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found . لذلك حاولت الرجوع إلى 1.10.0 كما اقترح @ 57ar7up . لم ينجح هذا لأن النقطة لم تتمكن من العثور على ملف .whl المطلوب وتوقف الاتصال عن العمل.

لذلك اتبعت نهج WuYunfan وعملت 1.12.0 .

لقد قمت أخيرًا بحل المشكلة عن طريق تثبيت cuda 9.0 بدلاً من 9.2 أو 10.0 باستخدام Tensorflow 1.12.0 و cudnn 7.4.1.5

أخيرًا ، الإعداد الخاص بي هو:

• نفيديا GTX 1070
• CUDA 9.0 مع 4 تصحيحات (برامج تشغيل GeForce المثبتة 385.54)
• CuDNN v7.5.0.56 (لـ CUDA 9.0)
• TF GPU 1.12.0.0 تحديث

أعتقد أن 1.13.0 سيتم استخدامه لـ CUDA 10.0

Python 3.6.4 | أناكوندا مخصص (64 بت) | (افتراضي ، 16 كانون الثاني (يناير) 2018 ، 10:22:32) [MSC v.1900 64 بت (AMD64)] على win32
اكتب "مساعدة" أو "حقوق طبع ونشر" أو "ائتمانات" أو "ترخيص" لمزيد من المعلومات.

استيراد tensorflow
Traceback (آخر مكالمة أخيرة):
الملف "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py" ، السطر 58 ، في
من tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
ملف "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 28 ، في
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
ملف "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 24 ، في swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal' ، fp ، اسم المسار ، الوصف)
ملف "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ imp.py" ، السطر 243 ، في load_module
إرجاع load_dynamic (الاسم ، اسم الملف ، الملف)
ملف "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ imp.py" ، السطر 343 ، في load_dynamic
عودة _load (المواصفات)
خطأ في الاستيراد: فشل تحميل DLL: 找不到 指定 的 模块。

أثناء معالجة الاستثناء أعلاه ، حدث استثناء آخر:

Traceback (آخر مكالمة أخيرة):
ملف ""، السطر 1 ، في
ملف "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow__init __. py" ، السطر 24 ، في
من tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable = unused-import
ملف "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python__init __. py" ، السطر 49 ، في
من tensorflow.python استيراد pywrap_tensorflow
الملف "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py" ، السطر 74 ، في
رفع خطأ الاستيراد (رسالة)
ImportError: Traceback (آخر مكالمة الأخيرة):
الملف "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py" ، السطر 58 ، في
من tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
ملف "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 28 ، في
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
ملف "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 24 ، في swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal' ، fp ، اسم المسار ، الوصف)
ملف "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ imp.py" ، السطر 243 ، في load_module
إرجاع load_dynamic (الاسم ، اسم الملف ، الملف)
ملف "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ imp.py" ، السطر 343 ، في load_dynamic
عودة _load (المواصفات)
خطأ في الاستيراد: فشل تحميل DLL: 找不到 指定 的 模块。

فشل تحميل وقت تشغيل TensorFlow الأصلي.

راجع https://www.tensorflow.org/install/errors

لبعض الأسباب والحلول الشائعة. قم بتضمين تتبع المكدس بالكامل
فوق رسالة الخطأ هذه عند طلب المساعدة.

بيثون 3.7.1
Tensorflow-GPU 1.13.1.0 تحديث

كودا 8.0
cuDNN v7.1.4 لـ CUDA 8.0
win10 إلى x64

الرجاء المساعدة

لقد قمت ببناء Tensorflow من المصدر مع البيئات التالية وعملت:
بيثون 3.7.1
Tensorflow-GPU 1.13.1.0 تحديث

CUDA 9.1.2 تحديث
cuDNN v7.0.5 لـ CUDA 9.1
win10 إلى x64

تم نسخ رسالة الخطأ الخاصة بي على بعد بضعة أسطر. لقد جربت بعض الحلول التي بدت أنها تعمل مع أشخاص آخرين ، لكن لم أجدها تعمل من أجلي. خاصة:
دائما python 3.6.8 و Windows 10 و Visual Studios 2017 و Quadro M1000M GPU
تستخدم الأنابيب لتثبيت Tensorflow-GPU 1.13.1
بعد القراءة اكتشفت أن CUDA 10.1 (الذي جربته في الأصل) لا يعمل مع أي شيء ، لذلك تحولت إلى CUDA 10.0. مع CUDA 10.0 جربت cudNN 7.4.2 و 7.5.0. لا يعمل أي منهما ، لا يزال لدي CUDA 10.1 مثبتًا (هل يحاول tensorflow كليهما تلقائيًا ، أم أحتاج إلى تعيينه لاستخدام 10.0 بطريقة ما؟).

لقد قمت سابقًا بإلغاء تثبيت tensorflow-gpu وإعادة تثبيته عدة مرات (أيضًا tensorflow عادي - والذي لا يكتشف GPU الخاص بي) ، على الرغم من أن tensorflow-gpu كان مثبتًا دائمًا لاختباراتي. هذه أيضًا هي المرة الأولى التي أعمل فيها مع CUDA أو cudNN ، لذا فأنا لست متأكدًا بنسبة 100٪ من أنني "قمت بتثبيت" cudNN بشكل صحيح (من مجلدات cudNN المستخرجة ، lib ونسخ الملف ذي الصلة إلى Cuda bin ، lib & inc المجلدات). لقد قمت أيضًا بتثبيت tf-nightly-gpu ، حيث عمل ذلك مع حل واحد.

رسالة خطأ:

Python 3.6.8rc1 (v3.6.8rc1: cc3e73212a ، 12 ديسمبر 2018 ، 00:15:46) [MSC v.1900 64 بت (AMD64)] على win32
اكتب "مساعدة" أو "حقوق طبع ونشر" أو "ائتمانات" أو "ترخيص" لمزيد من المعلومات.

استيراد tensorflow مثل tf
Traceback (آخر مكالمة أخيرة):
ملف "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py" ، السطر 58 ، في
من tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
ملف "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 28 ، في
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
ملف "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 24 ، في swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal' ، fp ، اسم المسار ، الوصف)
ملف "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py" ، السطر 243 ، في load_module
إرجاع load_dynamic (الاسم ، اسم الملف ، الملف)
ملف "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py" ، السطر 343 ، في load_dynamic
عودة _load (المواصفات)
خطأ استيراد: فشل تحميل DLL: تعذر العثور على الوحدة النمطية المحددة.

أثناء معالجة الاستثناء أعلاه ، حدث استثناء آخر:

Traceback (آخر مكالمة أخيرة):
ملف ""، السطر 1 ، في
ملف "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow__init __. py" ، السطر 28 ، في
من tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable = unused-import
ملف "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python__init __. py" ، السطر 49 ، في
من tensorflow.python استيراد pywrap_tensorflow
ملف "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py" ، السطر 74 ، في
رفع خطأ الاستيراد (رسالة)
ImportError: Traceback (آخر مكالمة الأخيرة):
ملف "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py" ، السطر 58 ، في
من tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
ملف "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 28 ، في
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
ملف "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 24 ، في swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal' ، fp ، اسم المسار ، الوصف)
ملف "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py" ، السطر 243 ، في load_module
إرجاع load_dynamic (الاسم ، اسم الملف ، الملف)
ملف "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py" ، السطر 343 ، في load_dynamic
عودة _load (المواصفات)
خطأ استيراد: فشل تحميل DLL: تعذر العثور على الوحدة النمطية المحددة.

المشكلة نفسها. Win10 x64 ، python 3.6 ، tensorflow-gpu 1.12.0 ، CUDA 10.1 مع CUDNN 10.1 مثبت.

أستخدم Virtualenv مع python 3.6.8 ، وأجري فقط
pip install tensorflow-gpu

كودا 9.0
cudnn 7.4.1 لـ cuda 9.0
بيثون 3.6.8
Tensorflow 1.12.0
إعادة التوزيع المرئي C ++ 2015

يعمل هذا التكوين.
انتباه ، tensorflow 1.13 لا يعمل بالنسبة لي مع هذا التكوين.

========================= تحرير ================
كما حاولت مرة أخرى.
إذا كنت تريد استخدام tensorflow 1.13.1 ، فيمكنك الرجوع إلى التكوين أدناه:
كودا 10.0
cudnn 7.5.0 لـ cuda 10.0
بيثون 3.6.8
Tensorflow 1.13.1
إعادة التوزيع المرئي C ++ 2015 أو 2017

وأجد أن الموقع الرسمي قال إن tensorflow يدعم cuda 9 فقط الآن ، ولكن في الواقع تم تحديثه بالفعل إلى CUDA 10 ، يمكنك أن تجده في مذكرة الإصدار في github.

البساطة ، CUDA 9.0 (cudn 7.4.1) ==> tensorflow 1.12.0
CUDA 10.0 (cidnn 7.5.0) ==> Tensorflow 1.13.1

شكرا لك. حل مشكلتي
الإعداد الخاص بي
Win10 + python 3.6.6 + GeForce GTX 1050 Ti (Legion Notebook)
Visual Studio Community 2017 + CUDA 10.0 (cudnn 7.5.0) + Tensorflow 1.13.1

بشكل عام ، يعد الحصول على اختبار التحقق الأساسي للعمل مع tensorflow-gpu (1.13.1) محنة كبيرة - لا أعرف بالضبط من أين تأتي رسالة خطأ تحميل DLL غير المفيدة تمامًا من ...

تدوين المعلمات الخاصة بي (اعتبارًا من 18/03/2019) في حال كان ذلك يساعد أي روح شجاعة!
الإطار الأساسي: Windows 10 Pro / 64 ، Anaconda 3-5.1.0 (python 3.6.4) ،
Visual Studio 2017 [GPU = RTX2060]
إعداد هدف غير ناجح يتسبب في ظهور خطأ DLL:
CUDA 10.1 + cuDNN المقابل (7.5.0.56)
ما يبدو أنه يعمل (بعد حل خلل طفيف مع نسخة numpy في أناكوندا)
CUDA 10.0 + cuDNN 7.4.1.5

لقد جربت CUDA 10.1 ولكن جميع مجموعات الإصدارات لم تنجح ، ثم قمت بالتبديل إلى CUDA 10.0 كما اقترح أحدهم وعملت أخيرًا. لذا أعتقد أن المشكلة تكمن في CUDA 10.1.

مجموعات إصداري الناجحة هي:

كودا 10.0 (وليس كودا 10.1)
cuDNN v7.5.0 (21 فبراير 2019) ، لـ CUDA 10.0 (ليست واحدة لـ CUDA 10.1)
Annaconda Anaconda 2018.12 (مع إصدار Python 3.7 ، مثبت رسومية 64 بت)

ثم اختبرت مجموعتين: Python 3.7.1 + Tensorflow 1.13.1 و Python 3.68 + Tensorflow 2.0.0-alpha0. كلاهما يعمل.

راجع للشغل ، اعتدت
كوندا تثبيت tensorflow-gpu
بدلا من
نقطة تثبيت tensorflow-gpu
لتثبيت Tensorflow كما اقترح أحدهم.

حظا طيبا وفقك الله.

واجهت نفس المشكلة باستخدام (conda install tensorflow-gpu) لحل المشكلة.
كودا 10.0
cudnn 7.41.5 لـ cuda 10.0
بيثون 7.1.1

لقد خفضت للتو TensorFlow إلى 1.10.0 وقد نجحت

pip install tensorflow-gpu==1.10.0

نعم إنه يعمل. علامة!

لدي نفس السؤال مع المؤلف ، وقد قمت بحله الآن.
نافذة 10
بيثون 3.6.2
gpu rtx2080
مشكلتي هي إصدار CUDA و cudnn لا يتناسب مع بعضهما البعض.
2019/3/3 اليوم أحدث إصدار من CUDA هو 10.1 ولكن لا يوجد إصدار مطابق من cudnn.
لذلك قمت بتغيير CUDA 10.0 وأعدت تثبيت Tensorflow ، فهو يعمل الآن!

مرحبًا ، لدي نفس الإعداد مع python 3.7.
يوجد الآن إصدار cudnn من CUDA 10.1 ، ولكن لا يزال tensorflow-gpu لا يعمل إذا قمت بتثبيته من نقطة.
هل أعدت بناءها بنفسك؟

تحرير: وجدت المشكلة. حتى مع وجود إصدار cudNN من nvidia لدعم CUDA 10.1 ، لا توجد مكتبة python لدعم CUDA 10.1. تم تثبيت هذه المكتبة كتبعية مع tensorflow-gpu ، ولكنها تدعم فقط CUDA 10.0.

لقد قمت للتو بتثبيت أحدث Conda 3.7
تشغيل "conda install tensorflow-gpu" في اناكوندا برومت
لا حاجة لتثبيت cuda ، cudann والفوضى مع متغيرات PATH
كل شيء يعمل

أستطيع أن أؤكد أن CUDA 10.1 لا يعمل. ولكن بعد ذلك ، لم تدعي Tensorflow أبدًا أنها فعلت ذلك ، ويطلب دليلها تنزيل CUDA 10.0 .

بالنسبة لأولئك الذين لا يستطيعون العثور على هذا الإصدار ، فهو متاح في أرشيفات NVIDIA وهنا رابط مباشر: https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive

اعداداتي:

بايثون 3.6.5
كودا 9.0
cuDNN 7.41.5
Tensorflow 1.12.0
tensorflow-gpu 1.12.0

عمل عظيم

تحية للجميع،

تواجه نفس المشكلة!

هل يمكن لأي شخص توفير معلومات بيئة "عمل" لـ _AMD Radeon HD7500M_ Graphic Accelerator مع ما يلي:

• Win10 Pro ، FU 1803
• I3 الجيل الثالث ، 4 جيجابايت
• كودا الإصدار 10.0.130
• CUDNN الإصدار 7.3.1 لـ 10.0_0
• Anaconda3 (2018.12)
• Py 3.7.1
• Tensorflow-GPU 1.13.1 - تثبيت "Conda" باستخدام "موجه Anaconda"

شكرا!

حصلت على نفس الخطأ فشل تحميل DLL عند تشغيل محاولة تشغيل tensorboard ، ولا توجد مشاكل في تشغيل الآخرين:

نظام Win10
tensorflow-gpu 1.11.0
التنسوربورد 1.11.0
cudnn 7.1.4
كودا 9.0_0
بيثون 3.6.3

اعداداتي:

Win10x64
tensorflow-gpu 1.13.1
كودا 10.1.1
CUDNN 7.5 لـ cuda10.1
بيثون 3.7.1

ولدي نفس الخطأ!

حصلت على نفس الخطأ فشل تحميل DLL عند تشغيل محاولة تشغيل tensorboard ، ولا توجد مشاكل في تشغيل الآخرين:

نظام Win10
tensorflow-gpu 1.11.0
التنسوربورد 1.11.0
cudnn 7.1.4
كودا 9.0_0
بيثون 3.6.3

لقد أصلحت الخطأ عن طريق ترقية cygrpc في نقطة حيث ظهر خطأ استيراد تحميل DLL عند استيراد cygrpc

اعداداتي:

Win10x64
tensorflow-gpu 1.13.1
كودا 10.1.1
CUDNN 7.5 لـ cuda10.1
بيثون 3.7.1

ولدي نفس الخطأ!

لقد غيرت البيئة:
· Tensorflow-GPU 1.12.0
كودا 9.0
· Cudnn 7.5 لـ CUDA9.0
· بيثون 3.6.8

أخيرًا ، إنه يعمل!

هل هو أن tf-gpu يعمل مع مسرعات "NVIDIA" فقط!

"RADEON" - تحتاج إلى استخدام lib / بناء مختلف!

https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel

استغرقت مني الأعمار ولكن أخيرًا قمت بفرز هذه المشكلة على جهاز الكمبيوتر الخاص بي. كان خليطًا من عدم وجود cuDNN الصحيح المثبت و VS redist. ابحث عن الإصدارات الصحيحة لإصدار Python ووحدة المعالجة المركزية وبطاقة الرسومات في الرابط أعلاه.

شكرا لك DTopping256 !!!

لدي نفس المشكلة. لقد قمت بحلها عن طريق إلغاء تثبيت tensorflow-gpu وإعادة التثبيت من خلال conda.

conda install tensorflow-gpu

كنت أقوم بإنشاء venv جديد وقمت بتنزيل tensorflow-gpu مرة أخرى باتباع الإرشادات هنا (https://www.tensorflow.org/install/pip). ومع ذلك ، فقد قام بتثبيت أحدث إصدار مستقر (1.13) والذي تسبب في حدوث مشكلة. لقد قمت بتثبيت tf-gpu باستخدام conda وقاموا بتثبيت الحزم مع إصدار tf-gpu 1.12.0-h0d30ee6_0. أعتقد أن 1.12v لا يسبب أي مشاكل على الأقل على جهاز الكمبيوتر المحمول.

لمعلوماتك:
Win10x64
كودا V10.1.105
بيثون 3.6.5
nvidia gpu 1070 max-q

نفس المشكلة.
win10 إلى x64
كودا 9.0.176
cudnn 7.0
بيثون 3.6.0
tensorflow-gpu 1.13.0

@ 2019/04/16
لقد قمت بحل المشكلة عن طريق الإعداد tensorflow-gpu-1.12 ، ربما أحدث إصدار من tensorflow-gpu-1.13 يحتاج إلى cuda-10.0.

Tehre هو ملخص بلدي ، ولكن اللغة هي الصينية. ^ _ ^

لدي نفس المشكلة. لقد قمت بحلها عن طريق إلغاء تثبيت tensorflow-gpu وإعادة التثبيت من خلال conda.

conda install tensorflow-gpu

لقد نجح هذا معي أيضًا ، لقد قمت بتثبيت tensorflow مع النقطة ثم قمت بإلغاء تثبيته باستخدام pip uninstall tensorflow-gpu ثم قمت بتثبيته مرة أخرى باستخدام conda install tensorflow-gpu

Microsoft Windows [الإصدار 6.3.9600]
(ج) 2013 شركة مايكروسوفت. كل الحقوق محفوظة.

ج: \ Users \ Dell> بيثون
Python 3.7.1 (افتراضي ، 10 ديسمبر 2018 ، 22:54:23) [MSC الإصدار 1915 64 بت (AMD64)] :: آنا
conda، Inc. على win32
اكتب "مساعدة" أو "حقوق طبع ونشر" أو "ائتمانات" أو "ترخيص" لمزيد من المعلومات.

iimprt tensorflow
ملف ""، خط 1
iimprt tensorflow
^
خطأ قواعدي: بناء جملة غير صالح
استيراد tensorflow
Traceback (آخر مكالمة أخيرة):
ملف "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow.py "، السطر 58 ، في
من tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
ملف "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow_internal.py "، السطر 28 ، في
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
ملف "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow_internal.py "، السطر 24 ، في swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal' ، fp ، اسم المسار ، الوصف
أيون)
ملف "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ imp.py" ، السطر 242 ، في load_module
إرجاع load_dynamic (الاسم ، اسم الملف ، الملف)
ملف "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ imp.py" ، السطر 342 ، في load_dynamic
عودة _load (المواصفات)
خطأ استيراد: فشل تحميل DLL: تعذر العثور على الوحدة النمطية المحددة.

أثناء معالجة الاستثناء أعلاه ، حدث استثناء آخر:

Traceback (آخر مكالمة أخيرة):
ملف ""، السطر 1 ، في
ملف "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow__init __. py" ، سطر
24 ، بوصة
من tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable = unused-im
ميناء
ملف "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python__init __. py"
، السطر 49 ، في
من tensorflow.python استيراد pywrap_tensorflow
ملف "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow.py "، السطر 74 ، في
رفع خطأ الاستيراد (رسالة)
ImportError: Traceback (آخر مكالمة الأخيرة):
ملف "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow.py "، السطر 58 ، في
من tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
ملف "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow_internal.py "، السطر 28 ، في
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
ملف "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow_internal.py "، السطر 24 ، في swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal' ، fp ، اسم المسار ، الوصف
أيون)
ملف "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ imp.py" ، السطر 242 ، في load_module
إرجاع load_dynamic (الاسم ، اسم الملف ، الملف)
ملف "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ imp.py" ، السطر 342 ، في load_dynamic
عودة _load (المواصفات)
خطأ استيراد: فشل تحميل DLL: تعذر العثور على الوحدة النمطية المحددة.

فشل تحميل وقت تشغيل TensorFlow الأصلي.

راجع https://www.tensorflow.org/install/errors

لبعض الأسباب والحلول الشائعة. قم بتضمين تتبع المكدس بالكامل
فوق رسالة الخطأ هذه عند طلب المساعدة.

>

يا لها من فوضى مؤسفة لعملية التثبيت هذه حاليًا!

بفضل المساهمين هنا ، لقد نجحت أخيرًا في العمل (على ما أعتقد!)

لقد اتبعت جميع عمليات تثبيت PIP العادية من صفحة tensorflow وانتهى بي الأمر بهذه المجموعة على سطح مكتب Windows 10 الجديد (Nvid GTX 1660) و Ananconda مع بيئة Python 3.6 الجديدة.

العشرات: 1.13.1
كودا: 10.1
cuDNN: 7.5

وقمت أيضًا بتحديث نظامي PATH لإضافة تلك المكتبات حسب الحاجة (على الرغم من ظهور بعض مسارات CUDA هناك بالفعل ، على الأرجح كجزء من التثبيت الآن ، ولكن تمت إضافة المزيد من المسارات حسب الحاجة كما هو موضح هنا ).

في Jupyter حاول:
استيراد tensorflow مثل tf

وحصلت على الخطأ الذي يراه الجميع:
خطأ استيراد: فشل تحميل DLL: تعذر العثور على الوحدة النمطية المحددة.

نجحت محاولتي الأولى في إيجاد حل!

باتباع النصيحة من oshadaamila أعلاه ، قمت بإلغاء تثبيت PiP tensorflow وإعادة التثبيت باستخدام Conda.

جلبت Conda الإصدارات التالية:
العشرات: 1.13.1
كودا: 10.0.130
cuDNN: 7.3

يعمل الاستيراد الآن وتم إجراء اختبار رمز صغير بشكل جيد:

أ = tf.constant (4)
ب = tf.constant (5)
sess = tf.Session ()
ج = أ + ب
طباعة ('Sum ='، sess.run (c))

يعطي إجابة 9.

لم أقم بتغيير أي شيء في بيئة نظام PATH - تم الآن تثبيت كل CUDA و cuDNN الجديد في مجلدات Anaconda3 / pkgs لذا يبدو أنه يتم الرجوع إليها بشكل تفضيلي عندما تكون في بيئة بيثون.

من المحتمل أن أواجه أخطاء إذا حاولت العمل في شيء خارج بيئة Ananconda ولكن في الوقت الحالي أحاول القيام بذلك.

بالنسبة لـ TensorFlow 1.31.1

tensorflow / config.py

_DEFAULT_CUDA_VERSION = '10.0'   // see here

_DEFAULT_CUDA_PATH_WIN = ('C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing '
                          'Toolkit/CUDA/v%s' % _DEFAULT_CUDA_VERSION)

# ...

def set_tf_cuda_version(environ_cp):
  """Set CUDA_TOOLKIT_PATH and TF_CUDA_VERSION."""
  ask_cuda_version = (
      'Please specify the CUDA SDK version you want to use. '
      '[Leave empty to default to CUDA %s]: ') % _DEFAULT_CUDA_VERSION

  # ...

  for _ in range(_DEFAULT_PROMPT_ASK_ATTEMPTS):
    # Configure the Cuda SDK version to use.
    tf_cuda_version = get_from_env_or_user_or_default(
        environ_cp, 'TF_CUDA_VERSION', ask_cuda_version, _DEFAULT_CUDA_VERSION)

  # ...

  environ_cp['TF_CUDA_VERSION'] = tf_cuda_version

لذا فإن إصدار curren CUDA هو 10.0 ， لكن NVIDIA يعطي 10.1 ， قم بتثبيت CUDA10.0 و cudnn10.0 ثم إعادة تشغيل cmd ， سيعمل

للإصدار الأقدم https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

التفاصيل: https://blog.kenorizon.cn/note/tensorflow-installation.html

جرب تثبيت Pip tensorflow-gpu == 1.13.1-rc2 إذا كان عليك استخدام CUDA 10.0 لـ RTX. لدي CUDA 10.0 و cuDNN 7.5.0 و python 3.6 وهو يعمل!

لقد أصلحت هذا عن طريق تثبيت cuda 10.1 (لدي tensorflow 2.0alpha بالمناسبة) و cudnn 7.5.0.56
أعد تشغيل الكمبيوتر وإلا فلن يعمل استيراد tensorflow-gpu

لاحظ نفس المشكلة مع TF 1.13.1 و CUDA 10.1 - تم إصلاحه عن طريق إزالة CUDA 10.1 وتثبيت CUDA 10.0.

واجهت نفس المشكلة وخفضت إلى CUDA 10.0 حلتها (Tensorflow 1.13.1 ، GTX 1080ti)

تم حلها عبر الرجوع إلى إصدار CUDA 10.0 و cuDNN 7.5 لـ CUDA 10.0

تم حلها عن طريق الرجوع إلى CUDA 10.0 و cuDNN v7.5.0.56 و Python 3.6.7 و Tensorflow 1.13.1.

لا تنس تنظيف أو إلغاء تثبيت أي إصدار سابق من tensorflow و CUDA إذا حاولت استخدام هذه المجموعة. إذا كان لديك Python 3.7 ، وتحاول تثبيت tensorflow 1.13.1 أو أي إصدار أقل ، فلن يعمل لأنه حتى الآن لا يوجد إصدار من tensorflow يدعم Python 3.7. قم بإزالة Python 3.7 ، وابدأ من جديد.

مرحبًا ، utkalsinha هل قمت بتثبيت tensorflow من شفرة المصدر؟ لقد قمت بتجميع شفرة مصدر tensorflow ضمن CUDA 10.0 و cuDNN v7.5.0.56 و Python 3.6.6 و Tensorflow 1.13.1 ، لكنني فشلت أيضًا. الفرق الوحيد بيننا هو أنني أستخدم Python3.6.6 بينما Python3.6.7

لا تنس إضافة متغيرات البيئة لـ CUDA و cuDNN
SET PATH = C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v10.0 \ bin؛٪ PATH٪
SET PATH = C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v10.0 \ extras \ CUPTI \ libx64؛٪ PATH٪
SET PATH = C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v10.0 \ include؛٪ PATH٪
تعيين المسار = C: \ toolscuda \ bin؛٪ PATH٪

حصلت على نفس المشكلة .. بعد أسبوع واحد من تطبيق كل الخطاف والخداع ... فقط ألغيت تنشيط Windows defender وقد نجح الأمر

مرحبًا ، utkalsinha هل قمت بتثبيت tensorflow من شفرة المصدر؟ لقد قمت بتجميع شفرة مصدر tensorflow ضمن CUDA 10.0 و cuDNN v7.5.0.56 و Python 3.6.6 و Tensorflow 1.13.1 ، لكنني فشلت أيضًا. الفرق الوحيد بيننا هو أنني أستخدم Python3.6.6 بينما Python3.6.7

@ asa008 : كلا. لقد قمت بتثبيت tensorflow-gpu مباشرة عبر نقطة كـ pip install tensorflow-gpu==1.13.1

بعد قضاء بعض الوقت في ذلك ، مقابل tensorflow==2.0.0-alpha0 ، على نظام التشغيل Windows 10 ، حاول التثبيت:

1. بيثون 3.6
2. كودا v10.0
3. cudnn 7.4.1.5

بعد قضاء بعض الوقت في ذلك ، مقابل tensorflow==2.0.0-alpha0 ، على نظام التشغيل Windows 10 ، حاول التثبيت:

1. بيثون 3.6
2. كودا v10.0
3. cudnn 7.4.1.5

استخدم Python 3.7.3 مع نفس CUDA و cuDNN ولكن حصل على نفس خطأ DLL.

في تجربتي (بعد الكثير من التجارب والخطأ) ، من الأفضل تعيين مسارات CUDA باستخدام المحرر المستند إلى واجهة المستخدم الرسومية على Windows.

الإعداد الخاص بي هو كما يلي:

1. CUDA 10.0.0 تحديث
2. أحدث cudnn متاح (اتبع التعليمات الموجودة على موقع Nvidia)
3. ضبط المسارات باستخدام محرر متغيرات البيئة في Windows.
   -> في تجربتي ، لا يزال استخدام "SET PATH ..." في سطر الأوامر ينسى المسارات الجديدة.
   -> قمت أيضًا بإعادة تشغيل جهاز الكمبيوتر قبل تثبيت Tensorflow.
4. Tensorflow v1.13
5. بيئة كوندا مع بايثون 3.6

لم أجرب هذا على tensorflow alpha ، آمل أن يعمل بنفس الطريقة.

لقد اختبرت عدة مجموعات على جهاز Windows 10 ، وهذه هي النتائج:
يفشل
tensorflow-gpu == r1.13
بيثون 3.7.3
كودا v10.1
cudnn 7.5.0.56

يفشل
tensorflow-gpu == 2.0.0-alpha0
بيثون 3.7.3
كودا v10.1
cudnn 7.5.0.56

يفشل
tensorflow-gpu == 2.0.0-alpha0
بيثون 3.6.8
كودا v10.1
cudnn 7.5.0.56

النجاح
tensorflow-gpu == 2.0.0-alpha0
بيثون 3.6.8
كودا v10.0
cudnn 7.4.1.5

إذا كانت لديك هذه المشكلة ، فيمكنك الرجوع إلى إصدار أقدم من lib إلى tensorflow-gpu == 1.10.0 ، في الوقت الحالي ، تواجه الإصدارات الأعلى مشكلات ، وهذه المشكلة شائعة في Windows.
PD. بعد ذلك تحتاج إلى CUDA لاستخدام هذا lib بشكل صحيح.

ماذا عن Linux ، هل الإصدارات الأعلى من Tensorflow أكثر استقرارًا؟

الرجاء المساعدة

تحذير: tensorflow : من C: \ Users \ HP \ Anaconda3 \ envstensorflow \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ training \ saver.py: 1266: checkpoint_exists (من tensorflow.python.training.checkpoint_management) تم إهماله وستتم إزالته في نسخة مستقبلية.

افتح ... \ Python37 \ Lib \ site-packagestensorflow \ python \ _pywrap_tensorflow_internal.pyd استخدم Dependency Walker ، سيُظهر لك شجرة تبعية DLL ، وستجد DLL الذي يسبب المشكلة. يرتبط TensorFlow دائمًا بإصدار CUDA المحدد.

نفس الشيء هنا ، Win10 Pro x64 و Python 3.6.8 و Tensorflow-gpu 1.13.1 و cuDNN 7.5.1.10 و CUDA 10.1 و Driver 430.64

التثبيت الخاص بي:

نظام التشغيل Windows 10.0.17763.134 إلى x64
برنامج تشغيل NVIDIA 416.92
كودا 10.0.130.00
CUDNN 7.4.1.5 لـ CUDA 10.0
بايثون 3.6.7
بطاقة GeForce GTX 1080 Ti

يبدو أن سبب هذا الخطأ هو قيام الأشخاص بتثبيت Python بدون دعم Tcl / Tk ولا يدركون أن Tcl ضروري لاستيراد SWIG والوحدة النمطية. لقد اختبرت هذا للتو وفي حالتي لم يكن كافيًا تعديل تثبيت Python لإضافة Tcl / Tk - اضطررت إلى حذف كل شيء وتثبيته من نقطة الصفر والآن لم أعد أتلقى الخطأ.

TL ؛ DR - ما عليك سوى إزالة Python وإعادة تثبيتها بالكامل مع تحديد خيار Tcl / Tk.

استنادًا إلى إصدار levicki cuda و cudnn ، أضع أيضًا المسار وفقًا لموقع tf الرسمي على الويب ،
SET PATH = C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v10.0 \ bin؛٪ PATH٪ SET PATH = C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v10.0 \ extras \ CUPTI \ libx64 ؛٪ PATH٪ SET PATH = C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v10.0 \ include؛٪ PATH٪ SET PATH = C: \ toolscuda \ bin؛٪ PATH٪ (لا يمكن العثور على أدوات في C ، فقط تجاهل هذا)
لقد قمت بتثبيت tensorflow2 alpha بنجاح ، من خلال طريقة التكوين الخاصة بي:

نظام التشغيل Windows 10.0.17763.134 إلى x64
برنامج تشغيل NVIDIA 416.92
كودا 10.0.130.00
CUDNN 7.4.1.5 لـ CUDA 10.0
بايثون 3.5.2
بطاقة GeForce Titan XP x4

إذا كنت لا تزال لا تعمل ، فقد قمت أيضًا بإعادة تثبيت الوسادة ثم إعادة تثبيت tf2 ، آمل أن يكون ذلك مفيدًا.

نفس الشيء هنا ، Win10 Pro x64 و Python 3.6.8 و Tensorflow-gpu 1.13.1 و cuDNN 7.5.1.10 و CUDA 10.1 و Driver 430.64

ربما يجب عليك استخدام CUDA 10.0 ، وليس 10.1。 لقد قمت للتو بحل هذه المشكلة على جهاز الكمبيوتر الخاص بي ، يمكنك التحقق من ذلك باستخدام Dependency Walker ، مثل هذا:

في الأصل عمل CUDA 9 ، قمت بالتحديث إلى tensorflow-gpu 1.13.1 وأبلغت عن عدم العثور على DLL.
ثم حاول الرجوع إلى إصدار أقدم من tensorflow-gpu إلى عدة إصدارات ، ولكن لا يزال يتم الإبلاغ عن DLL غير موجود.
ثم قمت بتحديث CUDA10.1 update1 و cudnn 7.5.1.10 (كلا الإصدارين الأحدث) حيث أبلغت عن عدم العثور على DLL.
ثم حاول الرجوع إلى إصدار أقدم من tensorflow-gpu لا يزال يتم الإبلاغ عن DLL غير موجود.
ثم استخدم dependency Walker ، لكن هذا التطبيق توقف عند الفتح (أنا أستخدم win10)
ثم قمت بنسخ dependency Walker و _pywrap_tensorflow_internal.pyd إلى جهاز يعمل بنظام Win7 ، وأكدت أنه يحتاج إلى تبعية على CUBLAXX_100.DLL .
ثم قمت بتثبيت CUDA10.0 وهو يعمل.

سأقول إنها ليست تجربة جيدة في كل مرة أقوم فيها بتثبيت tensorflow-gpu.
هناك حاجة إلى رسالة واضحة واقتراح بدلاً من DLL missing بسيط

+1. نفس المشكلة مثل qinst64.

هل يمكن لأي شخص أن يعطيني نسخة من cuda 10.0؟ تم محو الإصدار 10.0 من برنامج cuda ، يتوفر إصدار 10.1 فقط في الموقع الرسمي ، شكرًا!

نسيت أن نظامي هو windows10. شكرا لك!

أوه ، لقد وجدت ذلك ، وآمل أن يتمكن أي شخص من الحصول على المساعدة!
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

لقد واجهت نفس المشكلة ، وتبين أنني ببساطة لم أقم بتثبيت cudnn (كما اعتقدت أنه سيتم تضمينه عن طريق تثبيت CUDA ، اتضح أنه ليس كذلك)
يمكن العثور على دليل التثبيت هنا

ymodak نظرًا لأنه يبدو من المستحيل توفير تصميمات tensorflow لجميع إصدارات Python + CUDA + cuDNN الممكنة ، فهل تفكر على الأقل في تحسين رسالة الخطأ لتشمل:

1. اسم DLL الذي لا يمكن العثور عليه إذا كنت تقوم بتحميله ديناميكيًا

أو:

1. اسم DLL المحمّل بشكل ثابت والذي فشل في التحميل بسبب سلسلة التبعية غير المرضية؟

النجاح
tensorflow-gpu == 1.10.0
بيثون 3.6.8
كودا v9.0
cudnn 7.6.0
هذا أخيرًا حل مشكلة تثبيت autokeras الخاصة بي

النجاح

• ويندوز 10 هوم 64 بت
• مجموعة أدوات كودا 10.0 (سبتمبر 2018)
• تنزيل cuDNN v7.6.0 (20 مايو 2019) لـ CUDA 10.0
• Python 3.7.3 Windows AMD64
• Tensorflow-GPU 1.13.1.0 تحديث

هل يمكننا تثبيت cuda و cudnn في بطاقة الرسوم Radeon

في يوم السبت ، 6 أبريل 2019 ، الساعة 10:22 مساءً ، كتب Jed Baxter ، [email protected] :

يا لها من فوضى مؤسفة لعملية التثبيت هذه حاليًا!

بفضل المساهمين هنا ، لقد نجحت أخيرًا في العمل (أنا
فكر في!)

لقد اتبعت جميع عمليات تثبيت PIP العادية من Tensorflow
الصفحة وانتهى الأمر بهذه المجموعة على سطح مكتب Windows 10 الجديد
(Nvid GTX 1660):

العشرات: 1.13.1
كودا: 10.1
cuDNN: 7.5

وقم أيضًا بتحديث نظامي PATH لإضافة تلك المكتبات حسب الحاجة (على الرغم من
ظهرت بعض مسارات CUDA هناك بالفعل ، ويفترض أنها جزء من ملف
التثبيت الآن ، ولكن تمت إضافة المزيد من المسارات حسب الحاجة كما هو موضح هنا
https://www.tensorflow.org/install/gpu#windows_setup ).

في Jupyter حاول:
استيراد tensorflow مثل tf

وحصلت على الخطأ الذي يراه الجميع:
خطأ استيراد: فشل تحميل DLL: تعذر العثور على الوحدة النمطية المحددة.

نجحت محاولتي الأولى في إيجاد حل!

باتباع نصيحة oshadaamila https://github.com/oshadaamila
فوق
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment-478855387
قمت بإلغاء تثبيت PiP tensorflow وأعد التثبيت باستخدام Conda.

جلبت Conda الإصدارات التالية:
العشرات: 1.13.1
كودا: 10.0.130
cuDNN: 7.3

يعمل الاستيراد الآن وتم إجراء اختبار رمز صغير بشكل جيد:

أ = tf.constant (4)
ب = tf.constant (5)
sess = tf.Session ()
ج = أ + ب
طباعة ('Sum ='، sess.run (c))

يعطي إجابة 9.

لم أغير أي شيء في بيئة نظام PATH - كل جديد
يتم الآن تثبيت CUDA و cuDNN في مجلدات Anaconda3 / pkgs بحيث تبدو
ليتم الرجوع إليها بشكل تفضيلي عندما تكون في بيئة بيثون.

من الممكن أن أواجه أخطاء إذا حاولت العمل في شيء خارج نطاق
بيئة Ananconda ولكن في الوقت الحالي أحاول القيام بذلك.

-
أنت تتلقى هذا لأنك علقت.
قم بالرد على هذا البريد الإلكتروني مباشرة ، وقم بعرضه على GitHub
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment-480519001 ،
أو كتم الخيط
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/Auda9lPIPF0BJa_NUNfnkhqoHPcvmTwCks5veNC2gaJpZM4XLOd-
.

هل يمكننا تثبيت cuda في بطاقة الرسومات radeon

يوم الأحد ، 14 أبريل 2019 ، الساعة 8:38 صباحًا ، أوتكال سينها ، [email protected]
كتب:

تم حلها عن طريق الرجوع إلى CUDA 10.0 و cuDNN v7.5.0.56 و Python 3.6.7 و
Tensorflow 1.13.1.

لا تنس تنظيف أو إلغاء تثبيت أي إصدار سابق من tensorflow و
CUDA إذا حاولت الذهاب لهذه المجموعة. إذا كان لديك Python 3.7 و
محاولة تثبيت tensorflow 1.13.1 أو أي إصدار أقل ، فلن يفعل ذلك
العمل لأنه حتى الآن لا يوجد إصدار من tensorflow يدعم Python 3.7.
قم بإزالة Python 3.7 ، وابدأ من جديد.

-
أنت تتلقى هذا لأنك علقت.
قم بالرد على هذا البريد الإلكتروني مباشرة ، وقم بعرضه على GitHub
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment-482915167 ،
أو كتم الخيط
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/Auda9j9qH1-Z_UgS8jT6-hZZD4xwlzISks5vgpuugaJpZM4XLOd-
.

roopahtshree وحدة معالجة الرسومات

تحقق من الرابط أدناه. بطاقة NVIDIA® GPU المزودة بـ CUDA® Compute Capability 3.5 أو أعلى
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

واجهت نفس المشكلة ، ولكن استخدام CUDA 10.0 و CUDNN 7 و Python 3.6.8 و TensorFlow 1.13 يعمل الآن.

https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-support-matrix/index.html

نظام التشغيل Windows 10
cuDNN 7.5.0
كودا 9.0.176.0
tensorflow-gpu 1.10.0
Anaconda Python 3.6.2.2 تحديث

نعم!!!

نظام التشغيل Windows 8.1
cuDNN 7.6.0 لـ CUDA 10.0
CUDA 10.0 لنظام التشغيل Windows 7
tensorflow-gpu 1.13.1
Anaconda Python 3.7+

نعم!!!!

تضمين التغريدة

• ويندوز 10 هوم 64 بت
• مجموعة أدوات كودا 10.0 (سبتمبر 2018)
• تنزيل cuDNN v7.6.0 (20 مايو 2019) لـ CUDA 10.0
• Python 3.7.3 Windows AMD64
• Tensorflow-GPU 1.13.1.0 تحديث

لقد كنت أحاول تثبيت tensorflow خلال الأيام القليلة الماضية ، وقد جربت كل هذه التكوينات تقريبًا. هذا واحد يعمل من أجلي. شكرا جزيلا.

هنا أنشر الحل الخاص بي:
واجهت أيضًا مشكلة " خطأ الاستيراد": فشل تحميل DLL: 找不到 指定 的 模块 فشل تحميل وقت تشغيل TensorFlow الأصلي .） أثناء استخدام النقطة بشكل مباشر (tensorflow1.13.1). التفت إلى lfd.uci وقمت بتنزيل نسخة أخرى مترجمة من قمت بتثبيتها محليًا. إنها تعمل .

• win10 إلى x64
• cuda10.1 cudnn 7.5.1
• anaconda3 2019.3 مع بيثون 3.7

يبدو أنه مع TensorFlow 1.13.1 ، سيعمل فقط CUDA 10 (وليس CUDA 10.1). عملت التكوين المشتركة من قبل pishangujeniya .

مجموعة أدوات كودا 10.0 (سبتمبر 2018)
تنزيل cuDNN v7.6.0 (20 مايو 2019) ، لـ CUDA 10.0

يعمل التكوين الخاص بي مع ما يلي:

tensorflow-gpu == 1.14.0
بيثون 3.6.8
كودا v10.0
cudnn 7.4.1.5

أنا أدير TensorFlow في Anaconda وواجهت هذه المشكلة أيضًا. يتعلق الأمر بقضايا التوافق بين إصدارات TensorFlow و CUDA و cuDNN. يقوم أحدث برنامج cudatoolkit من Anaconda بتنزيل وتثبيت الإصدارات الصحيحة من CUDA و cuDNN لـ TF v1.13 تلقائيًا. يمكنك استخدام cudatoolkit بدلاً من تثبيت CUDA و cuDNN يدويًا.

تمكنت من حل هذه المشكلة عن طريق:
1) إلغاء تثبيت Anaconda ، ثم تنزيل وتثبيت أحدث إصدار من Anaconda
2) إنشاء بيئة افتراضية جديدة واستخدام "Conda install tensorflow-gpu" (يقوم تلقائيًا بتثبيت CUDA و cuDNN أيضًا)
3) العمل ضمن هذه البيئة للمشروع

شكرا لكم جميعا. 10.1 حافظت مجموعة أدوات 10.1 على الفشل مع نفس الخطأ ، ولكن 10.0 عملت مثل السحر.

لقد أصلحته عن طريق إلغاء تثبيت cuda10.1 وتثبيت cuda 10.0

أنا أدير TensorFlow في Anaconda وواجهت هذه المشكلة أيضًا. يتعلق الأمر بقضايا التوافق بين إصدارات TensorFlow و CUDA و cuDNN. يقوم أحدث برنامج cudatoolkit من Anaconda بتنزيل وتثبيت الإصدارات الصحيحة من CUDA و cuDNN لـ TF v1.13 تلقائيًا. يمكنك استخدام cudatoolkit بدلاً من تثبيت CUDA و cuDNN يدويًا.

تمكنت من حل هذه المشكلة عن طريق:

1. إلغاء تثبيت Anaconda ، ثم تنزيل وتثبيت أحدث إصدار من Anaconda
2. إنشاء بيئة افتراضية جديدة واستخدام "conda install tensorflow-gpu" (يقوم تلقائيًا بتثبيت CUDA و cuDNN أيضًا)
3. العمل ضمن هذه البيئة للمشروع

بعد كل التجارب هذه الإجابة جعلت يومي. يقوم "conda install tensorflow-gpu" بقفل تدفق التنسور عند 1.12 وحل جميع مشكلات التبعية.

لقد واجهت نفس المشكلة .....

ج: \ Anaconda3> بيثون
Python 3.7.1 (افتراضي ، 28 أكتوبر 2018 ، 08:39:03) [MSC v.1912 64 bit (AMD64)] :: Anaconda، Inc. on win32
اكتب "مساعدة" أو "حقوق طبع ونشر" أو "ائتمانات" أو "ترخيص" لمزيد من المعلومات.

استيراد tensorflow مثل tf
Traceback (آخر مكالمة أخيرة):
ملف "C: \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py" ، السطر 58 ، في
من tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
ملف "C: \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 28 ، في
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
ملف "C: \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 24 ، في swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal' ، fp ، اسم المسار ، الوصف)
ملف "C: \ Anaconda3 \ lib \ imp.py" ، السطر 242 ، في load_module
إرجاع load_dynamic (الاسم ، اسم الملف ، الملف)
ملف "C: \ Anaconda3 \ lib \ imp.py" ، السطر 342 ، في load_dynamic
عودة _load (المواصفات)
خطأ استيراد: فشل تحميل DLL: فشل إجراء تهيئة مكتبة الارتباط الديناميكي (DLL).

أثناء معالجة الاستثناء أعلاه ، حدث استثناء آخر:

Traceback (آخر مكالمة أخيرة):
ملف ""، السطر 1 ، في
ملف "C: \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow__init __. py" ، السطر 28 ، في
من tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable = unused-import
ملف "C: \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python__init __. py" ، السطر 49 ، في
من tensorflow.python استيراد pywrap_tensorflow
ملف "C: \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py" ، السطر 74 ، في
رفع خطأ الاستيراد (رسالة)
ImportError: Traceback (آخر مكالمة الأخيرة):
ملف "C: \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py" ، السطر 58 ، في
من tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
ملف "C: \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 28 ، في
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
ملف "C: \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 24 ، في swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal' ، fp ، اسم المسار ، الوصف)
ملف "C: \ Anaconda3 \ lib \ imp.py" ، السطر 242 ، في load_module
إرجاع load_dynamic (الاسم ، اسم الملف ، الملف)
ملف "C: \ Anaconda3 \ lib \ imp.py" ، السطر 342 ، في load_dynamic
عودة _load (المواصفات)
خطأ استيراد: فشل تحميل DLL: فشل إجراء تهيئة مكتبة الارتباط الديناميكي (DLL).

فشل تحميل وقت تشغيل TensorFlow الأصلي.

راجع https://www.tensorflow.org/install/errors

لبعض الأسباب والحلول الشائعة. قم بتضمين تتبع المكدس بالكامل
فوق رسالة الخطأ هذه عند طلب المساعدة.

اكتشف شيئًا مثيرًا للاهتمام والذي من شأنه أن يساعد بعضًا منكم ممن يستخدمون الأناكوندا.

مواصفات النظام:
الأرامل 10
بايثون 3.7.3
كودا 10.0
تثبيت cudnn وكوبتي مع كوندا

عن طريق إضافة anaconda إلى مسار النظام أثناء التثبيت (الإعداد غير المستحسن / الافتراضي) لم أتمكن من تشغيل tf. أدت إعادة تثبيته دون تحديد الخيار إلى حل هذه المشكلة.

أعتقد أن هذا قد يكون مرتبطًا بالإشارة إلى ملف cudnn64_7.dll ، بعد التثبيت على windows ، يلزم الإشارة إلى cuDNN64_7.dll. تعليمات لإضافته أدناه:

• اكتب المسار في مربع بحث windows 10
• فتح الإعدادات: قم بتحرير متغيرات بيئة النظام من لوحة التحكم
• في علامة التبويب خيارات متقدمة ، انقر فوق متغيرات البيئة ...
• حدد المسار ضمن متغيرات المستخدم لاسم المستخدم الخاص بك وانقر فوق تحرير ...
• في النافذة الجديدة تحرير متغير البيئة ، انقر فوق جديد والصق المسار التالي في مربع النص
• (موقع CUDNN64_7.dll الخاص بك) (على سبيل المثال. لي - C: \ cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.0.64cuda \ bin)
• انقر فوق "موافق" لإغلاق النافذة ، ثم "موافق" مرة أخرى لإغلاق نافذة "متغيرات البيئة" ونافذة "النظام - الخصائص"
  - افتح موجه Anaconda واكتب echo٪ PATH٪ ، يجب أن تكون قادرًا على رؤية المسار المضاف حديثًا في الإخراج.

أشك في ذلك. أو على الأقل هذا ليس السبب بالنسبة لي. لقد أضفت المسار يدويًا لكن النظام لم يتمكن من اكتشافه

أنا أيضا أحصل على نفس الخطأ.
تؤدي ترقية TensorFlow إلى الإصدار 1.14.0 إلى حل المشكلة :)

مثبت في بيئة conda ويعمل بشكل جيد على win10 + gtx1060 (إصدار nb)
Tensorflow 1.13.1
tensorflow-gpu 1.13.1
مجموعات البيانات tensorflow 1.0.1
كراس 2.2.3
cudatoolkit 9.0
cudnn 7.6.4
بيثون 3.6.7

أنا عالق في هذه القضية طوال اليوم
في البيئة الافتراضية ، يمكنني استيراد Tensorflow 2 بنجاح ولكن في دفتر Visual Studio Jupyter ، أتلقى الخطأ أدناه

_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
File "C:\Users\IT\envs\tf1env\lib\imp.py", line 242, in load_module
return load_dynamic(name, filename, file)
File "C:\Users\IT\envs\tf1env\lib\imp.py", line 342, in load_dynamic
return _load(spec)
ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found.

أنا أستخدم Tensorflow 2 و CUDA 10.1 و cuDNN 7.6.5

هذه ليست مشكلة من السهل اكتشافها أو حلها بنفسك.

الزر السهل هو اتباع التعليمات الواردة في هذا المنشور:
https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/How-to-Install-TensorFlow-with-GPU-Support-on-Windows-10-Without-Installing-CUDA-UPDATED-1419

أو فقط استخدم Google Colab - فهم يعتنون بكل هذا من أجلك.

"خطأ استيراد: فشل تحميل DLL:" لا يفكر في ذكر مكتبة الارتباط الحيوي (DLL) المفقودة؟ سيكون هذا ممتعا

نفس المشكلة
في conda lsit ، قال أنني قمت بالفعل بتثبيت الحزمة.
لكن عندما حاولت تشغيله ، كان هناك الكثير من الأخطاء.

لا أعلم ما هو الخطأ

واجهت هذه المشكلة مع Tensorflow 2.1.0 (إصدار وحدة المعالجة المركزية). تمكنت من إصلاحه عن طريق الرجوع إلى Tensorflow 2.0.0:

pip install tensorflow==2.0.0

إذا كنت تواجه هذا بعد 2.1.0 ، فمن المحتمل أنه يأتي مع دعم GPU افتراضيًا. ويتطلب _Microsoft Visual C ++ Redistributable لـ Visual Studio 2015_ كما هو موضح في خطوة التثبيت رقم 1 على موقع الويب.

من ملاحظات الإصدار:

لقد وجدت ملاحظات الإصدار أن @ abdulrahman-khankan لقطة شاشة أعلاه: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.1.0

إليك رابط Microsoft Visual C ++ Redistributable لـ Visual Studio 2015 و 2017 و 2019 من هذا المستند. تذكر أنه لا يمكن النقر فوق النص الموجود في لقطات الشاشة أو نسخه أو ترجمته أو قراءته بواسطة برامج قراءة الشاشة ، وما إلى ذلك!

افترضت أن الجميع يعرف كيفية الانتقال إلى صفحة الإصدارات أو فقط جوجل مثبتات MS. شكرا على مشاركتك هذه الروابط!

بسبب المزيد من المشكلات مع PyInstaller ، انتهى بي الأمر إلى الرجوع إلى tensorflow == 1.14.0 .

ERDataDoc باستخدام الرابط الخاص بك

الزر السهل هو اتباع التعليمات الواردة في هذا المنشور:
https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/How-to-Install-TensorFlow-with-GPU-Support-on-Windows-10-Without-Installing-CUDA-UPDATED-1419

مفيد ولكن في بعض الأحيان يمكنه ترقية برنامج التشغيل إلى CUDA 10.2 وهو غير مدعوم حتى الآن
(حدث هذا في حالتي)

آسف ، أدركت أن هذا ليس مفيدًا ، لكني تخلت الآن عن محاولة القيام بأي شيء جاد مع Python تحت Windows. بعد 3 أسابيع وما زلت أحاول تثبيت كل القرف الذي أحتاجه في البرنامج التعليمي الأول (ربما أضع نصب عيناي عالية جدًا ولكن بعد ذلك أتذكر البطاقات المثقبة والشريط الورقي)

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22512#issuecomment -572603142
هذا حلها بالنسبة لي.
(الرجوع إلى tensorflow 2.0.0)
pip install tensorflow==2.0.0

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment -580329356

لقد قمت بتثبيت الملف القابل لإعادة التوزيع ويتوفر msvcp140.dll على نظام الملفات الخاص بي.

ومع ذلك ، ما زلت أتلقى الخطأ. يساعد الرجوع إلى إصدار أقدم ، ولكني بحاجة إلى ترقية الإصدار الخاص بي ، نظرًا لوجود خطأ غير مثبت في الإصدار 2.0.0 لا يمكنني الالتفاف عليه.

هل هناك أي إشعار من المطورين بأنهم يعملون على ذلك؟

أصلحتها.
قضاء أيام في البحث لإصلاحها.

تم تثبيت Tensorflow مع Pip تثبيت Tensorflow-cpu
تم تحديث Visual c ++ 2015-2019

كانت المشكلة لأنني لم يكن لدي رسومات nvidia لذا يجب أن أقوم بالتثبيت باستخدام إصدار وحدة المعالجة المركزية لأنني أستخدم رسومات Raedon vega 8

آمل أن يساعد.

في حالتي ، كنت أستخدم Python 3.6 وكان خطأ. لذلك قمت بالترقية إلى 3.6.8 ثم عملت مع tensorflow 2.0.0

إنه يعمل بالنسبة لي بيثون: 3.7.6
نقطة تثبيت Tensorflow == 2.0
إذا كنت تستخدم tensoflow-gpu
تثبيت نقطة - ترقية tensorflow-gpu == 2.0

أنا ركبت

• python 3.6.2 (<- اضطررت إلى تغيير إصدار python الخاص بي والتغيير إلى 64 بت)
• كان لدي بالفعل msvcp140.dll و msvcp140_1.dll في System32 /
• Cuda 10.0 (لست متأكدًا مما إذا كان ذلك ضروريًا).
• tensorflow تثبيت النقطة == 2.0 (<- 2.1.0 لم يعمل!)
  وبعد ذلك عملت :)

هذه هي الإجابة النهائية في هذا الموضوع: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment -573297027

من فضلك لا ترسل رسائل غير مرغوب فيها مع عبارة "لقد قمت بحلها!" والحلول المخصصة.

مرحبًا ، mihaimaruseac

1. هل يمكنك إضافة عنصر جديد مع وصف المشاكل التي قد تكون ناجمة عن عدم وجود دعم لأمر AVX إلى التعليمات الموجودة على الموقع؟
2. هل يمكنك إضافة هذا الارتباط إلى قائمة المشكلات حيث تساوي __رسالة الخطأ__ _ "خطأ في الاستيراد: فشل تحميل DLL: تعذر العثور على الوحدة النمطية المحددة." _
3. هل تعرف كيفية إنشاء الثنائيات الخاصة التي ستكون بدون دعم AVX؟

إذا احتاج شخص ما إلى tensorflow whl بدون دعم AVX ، فيمكنك العثور عليه في هذا المستودع ، شكرًا جزيلاً للمؤلف. أو يمكنك استخدام برنامج Intel Software Development Emulator لتشغيل Tensorflow الأصلي مع دعم AVX.

لاختبار دعم AVX ، استخدم Coreinfo .

خطأ: الجذر: خطأ داخلي في Python في وحدة الفحص.
يوجد أدناه التتبع من هذا الخطأ الداخلي.

Traceback (آخر مكالمة أخيرة):
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site -pack \ IPython \ core \ dynamichell.py" ، السطر 3331 ، في run_code
exec (code_obj ، self.user_global_ns ، self.user_ns)
ملف ""، السطر 1 ، في
flair_data ، ot_data = load_dataset (PATH)
ملف ""، السطر 64 ، في مجموعة البيانات
train_ot = np.vstack (train_ot)
ملف "<__ array_function__ internals>" ، السطر 6 ، في vstack
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site -pack \ numpy \ core \ shape_base.py" ، السطر 283 ، في vstack
عودة _nx.concatenate (arrs، 0)
ملف "<__ array_function__ internals>" ، السطر 6 ، في سلسلة
ValueError: تحتاج إلى مصفوفة واحدة على الأقل للتسلسل

أثناء معالجة الاستثناء أعلاه ، حدث استثناء آخر:

Traceback (آخر مكالمة أخيرة):
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site -pack \ IPython \ core \ dynamichell.py" ، السطر 2044 ، في showtraceback
stb = value._render_traceback_ ()
AttributeError: الكائن "ValueError" ليس له سمة "_render_traceback_"

أثناء معالجة الاستثناء أعلاه ، حدث استثناء آخر:

Traceback (آخر مكالمة أخيرة):
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow.py" ، السطر 58 ، في
من tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 28 ، في
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 24 ، في swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal' ، fp ، اسم المسار ، الوصف)
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ imp.py" ، السطر 242 ، في load_module
إرجاع load_dynamic (الاسم ، اسم الملف ، الملف)
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ imp.py" ، السطر 342 ، في load_dynamic
عودة _load (المواصفات)
خطأ استيراد: فشل تحميل DLL: تعذر العثور على الوحدة النمطية المحددة.

أثناء معالجة الاستثناء أعلاه ، حدث استثناء آخر:

Traceback (آخر مكالمة أخيرة):
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site -pack \ IPython \ core \ ultratb.py" ، السطر 1151 ، في get_records
إرجاع _fixed_getinnerframes (etb، number_of_lines_of_context، tb_offset)
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site -pack \ IPython \ core \ ultratb.py" ، السطر 319 ، في ملفوفة
إرجاع f ( args ، * kwargs)
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site -pack \ IPython \ core \ ultratb.py" ، السطر 353 ، في _fixed_getinnerframes
السجلات = fix_frame_records_filenames (inspect.getinnerframes (etb، Context))
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ inspect.py" ، السطر 1502 ، في getinnerframes
معلومات الإطار = (tb.tb_frame ،) + getframeinfo (tb ، السياق)
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ inspect.py" ، السطر 1460 ، في getframeinfo
filename = getourcefile (إطار) أو getfile (إطار)
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ inspect.py" ، السطر 696 ، في ملف getource
إذا كانت getattr (getmodule (object، filename)، '__loader__'، None) ليست بلا:
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ inspect.py" ، السطر 733 ، في getmodule
إذا ismodule (module) و hasattr (module، '__file__'):
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow__init __. py" ، السطر 50 ، في __getattr__
الوحدة النمطية = self._load ()
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow__init __. py" ، السطر 44 ، في _load
الوحدة النمطية = _importlib.import_module (self .__ name__)
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ importlib__init __. py" ، السطر 127 ، في import_module
إرجاع _bootstrap._gcd_import (الاسم [المستوى:] ، الحزمة ، المستوى)
ملف ""، السطر 1006 ، في _gcd_import
ملف ""، السطر 983 ، في _find_and_load
ملف ""، السطر 953 ، في _find_and_load_unlocked
ملف ""، السطر 219 ، في _call_with_frames_removed
ملف ""، السطر 1006 ، في _gcd_import
ملف ""، السطر 983 ، في _find_and_load
ملف ""، السطر 967 ، في _find_and_load_unlocked
ملف ""، السطر 677 ، في _load_unlocked
ملف ""، السطر 728 ، في exec_module
ملف ""، السطر 219 ، في _call_with_frames_removed
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core__init __. py" ، السطر 42 ، في
من عند . _api.v2 استيراد الصوت
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core_api \ v2 \ audio__init __. py" ، السطر 10 ، في
من tensorflow.python.ops.gen_audio_ops استيراد decode_wav
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ ops \ gen_audio_ops.py" ، السطر 9 ، في
من tensorflow.python استيراد pywrap_tensorflow كـ _pywrap_tensorflow
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow__init __. py" ، السطر 50 ، في __getattr__
الوحدة النمطية = self._load ()
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow__init __. py" ، السطر 44 ، في _load
الوحدة النمطية = _importlib.import_module (self .__ name__)
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ importlib__init __. py" ، السطر 127 ، في import_module
إرجاع _bootstrap._gcd_import (الاسم [المستوى:] ، الحزمة ، المستوى)
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python__init __. py" ، السطر 49 ، في
من tensorflow.python استيراد pywrap_tensorflow
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow.py" ، السطر 74 ، في
رفع خطأ الاستيراد (رسالة)
ImportError: Traceback (آخر مكالمة الأخيرة):
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site -pack \ IPython \ core \ dynamichell.py" ، السطر 3331 ، في run_code
exec (code_obj ، self.user_global_ns ، self.user_ns)
ملف ""، السطر 1 ، في
flair_data ، ot_data = load_dataset (PATH)
ملف ""، السطر 64 ، في مجموعة البيانات
train_ot = np.vstack (train_ot)
ملف "<__ array_function__ internals>" ، السطر 6 ، في vstack
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site -pack \ numpy \ core \ shape_base.py" ، السطر 283 ، في vstack
عودة _nx.concatenate (arrs، 0)
ملف "<__ array_function__ internals>" ، السطر 6 ، في سلسلة
ValueError: تحتاج إلى مصفوفة واحدة على الأقل للتسلسل

أثناء معالجة الاستثناء أعلاه ، حدث استثناء آخر:

Traceback (آخر مكالمة أخيرة):
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site -pack \ IPython \ core \ dynamichell.py" ، السطر 2044 ، في showtraceback
stb = value._render_traceback_ ()
AttributeError: الكائن "ValueError" ليس له سمة "_render_traceback_"

أثناء معالجة الاستثناء أعلاه ، حدث استثناء آخر:

Traceback (آخر مكالمة أخيرة):
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow.py" ، السطر 58 ، في
من tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 28 ، في
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py" ، السطر 24 ، في swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal' ، fp ، اسم المسار ، الوصف)
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ imp.py" ، السطر 242 ، في load_module
إرجاع load_dynamic (الاسم ، اسم الملف ، الملف)
ملف "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ imp.py" ، السطر 342 ، في load_dynamic
عودة _load (المواصفات)
خطأ استيراد: فشل تحميل DLL: تعذر العثور على الوحدة النمطية المحددة.

فشل تحميل وقت تشغيل TensorFlow الأصلي.

راجع https://www.tensorflow.org/install/errors

لبعض الأسباب والحلول الشائعة. قم بتضمين تتبع المكدس بالكامل
فوق رسالة الخطأ هذه عند طلب المساعدة.

يرجى إلغاء تثبيت أحدث إصدار من Microsoft Visual C ++ Redistributable لإصدار Visual Studio إذا قمت بتثبيت 2019 وقبل ذلك

قم بتنزيل Microsoft Visual C ++ Redistributable لـ Visual Studio 2015 و 2017 و 2019 اعتمادًا على نظامك إما x64 أو x86 على هذا الموقع

https://support.microsoft.com/en-my/help/2977003/the-latest-supported-visual-c-downloads

يرجى إلغاء تثبيت أحدث إصدار من Microsoft Visual C ++ Redistributable لإصدار Visual Studio إذا قمت بتثبيت 2019 وقبل ذلك

قم بتنزيل Microsoft Visual C ++ Redistributable لـ Visual Studio 2015 و 2017 و 2019 اعتمادًا على نظامك إما x64 أو x86 على هذا الموقع

https://support.microsoft.com/en-my/help/2977003/the-latest-supported-visual-c-downloads

مرحبا فيتريليف ،
لقد قمت بتثبيت برنامج Micrsoft Visual C ++. لكن نفس الخطأ لا يزال قائما. بعد تثبيت ذلك ، هل هناك أي شيء آخر يجب أن أفعله (نقل الملفات ، وما إلى ذلك؟)

يبدو أن هناك مشكلة في TF2.1.

لقد نجح تخفيض الإصدار إلى TF2.0 بالنسبة لي: تثبيت نقطة تينسورفلو == 2.0

pallyndr هذا لأنك تحتاج إلى تنزيل أحدث MSVC القابل لإعادة التوزيع لـ 2.1 كما هو مذكور في https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment -573297027

لسوء الحظ ، بينما يستمر الأشخاص في تكديس الموضوع مع "إنه يعمل من أجلي" / "أواجه نفس المشكلة" / "تم حلها من خلال القيام بهذا الشيء الآخر" ، فقد تلاشى الحل الفعلي في التعليق أعلاه.

بعد أن قمت بتنزيل MSVC و CUDA (أنا مع بطاقة NVIDIA) وعمل cuDNN.

قفل المحادثة لعدم الحصول على مزيد من التعليقات التي تكتم الحل