Tensorflow: Win10: ImportError: Error de carga de DLL: no se pudo encontrar el módulo especificado

Creado en 6 oct. 2018  ·  184Comentarios  ·  Fuente: tensorflow/tensorflow

Información del sistema:

¿He escrito código personalizado? No
Plataforma y distribución del sistema operativo: Windows 10 Pro actualizado
Dispositivo móvil: Ninguno
TensorFlow instalado desde: pip install
Versión de TensorFlow: 1.11.0
Versión de Python: 3.6.6
Versión de Bazel: no instalado
Versión CUDA / cuDNN: CUDA 9.0, cuDNN 8.0
Modelo de GPU y memoria: GF-GTX970 STRIX
Comando exacto para reproducir:
pip instalar tensorflow
pip instalar tensorflow-gpu
pitón
importar tensorflow como tf

Problema

He tenido este error constantemente incluso después de intentar cambiar a versiones anteriores de la herramienta CUDA, cuDNN, python, tensorflow y tensorflow-gpu. He actualizado mis variables de entorno. He instalado Visual C ++ Redistributable Update.
He leído e intentado seguir las soluciones de otros problemas similares (como # 10033 y # 17101), pero no he logrado solucionar el problema.

Tronco

C: \ Usuarios \ usuario> python
Python 3.6.6 (v3.6.6: 4cf1f54eb7, 27 de junio de 2018, 03:37:03) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] en win32
Escriba "ayuda", "derechos de autor", "créditos" o "licencia" para obtener más información.
<> importar tensorflow como tf
Rastreo (llamadas recientes más última):
Archivo "C: \ Users \ user \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", línea 58, en
de tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
Archivo "C: \ Users \ user \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 28, en
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Archivo "C: \ Users \ user \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 24, en swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, nombre de ruta, descripción)
Archivo "C: \ Users \ user \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py", línea 243, en load_module
return load_dynamic (nombre, nombre de archivo, archivo)
Archivo "C: \ Users \ user \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py", línea 343, en load_dynamic
return _load (especificación)
ImportError: Error de carga de DLL: no se pudo encontrar el módulo especificado.

Durante el manejo de la excepción anterior, se produjo otra excepción:

Rastreo (llamadas recientes más última):
Expediente "", línea 1, en
Archivo "C: \ Users \ user \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow__init __. Py", línea 22, en
desde tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable = unused-import
Archivo "C: \ Users \ user \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python__init __. Py", línea 49, en
desde tensorflow.python importar pywrap_tensorflow
Archivo "C: \ Users \ user \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", línea 74, en
aumentar ImportError (msg)
ImportError: Traceback (última llamada más reciente):
Archivo "C: \ Users \ user \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", línea 58, en
de tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
Archivo "C: \ Users \ user \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 28, en
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Archivo "C: \ Users \ user \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 24, en swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, nombre de ruta, descripción)
Archivo "C: \ Users \ user \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py", línea 243, en load_module
return load_dynamic (nombre, nombre de archivo, archivo)
Archivo "C: \ Users \ user \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py", línea 343, en load_dynamic
return _load (especificación)
ImportError: Error de carga de DLL: no se pudo encontrar el módulo especificado.

windows builinstall

Comentario más útil

Acabo de degradar TensorFlow a 1.10.0 y funcionó

pip install tensorflow-gpu==1.10.0

Todos 184 comentarios

Gracias por tu publicación. Notamos que no ha completado el siguiente campo en la plantilla de problemas. ¿Podrías actualizarlos si son relevantes en tu caso o dejarlos como N / A? Gracias.
Dispositivo móvil

Gracias por tu publicación. Notamos que no ha completado el siguiente campo en la plantilla de problemas. ¿Podrías actualizarlos si son relevantes en tu caso o dejarlos como N / A? Gracias.
Dispositivo móvil

OK hecho.

Tuve el mismo problema al intentar usar tensorflow-gpu en Windows 10.
Como no pude hacer que funcionara en cuDNN10, opté por 9 en lugar de usar ...

conda create --nombre tf-gpu
conda install -c aaronzs tensorflow-gpu
conda install -c anaconda cudatoolkit
conda install -c anaconda cudnn
conda instalar keras-gpu

también puede consultar la publicación completa en https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/The-Best-Way-to-Install-TensorFlow-with-GPU-Support-on-Windows-10-Without-Installing-CUDA -1187 /

Crédito al Dr. Donald Kinghorn

Tengo el mismo problema contigo @damcclane . ¿Cómo lo resolviste?

Win10 x64, python 3.6, cuda9 con cudnn 7.0.5 y también Win10 x64, python 3.7, cuda10 con cudnn 7.3.1

Ambos tienen el mismo problema. Mi tarjeta gráfica es Nvidia GeForce 1050 Ti

Mismo problema. Win10 x64, python 3.5, tensorflow-gpu 1.11.0, CUDA 8 con CUDNN 6 instalado.

Mismo problema, Win10 x64, python 3.6, cuda 9 con cudnn 7.0

Mismo problema, ¿alguien sabe cómo solucionar esto?

El mismo problema aqui… :(

Tuve este problema en el pasado y fue porque tenía la versión incorrecta de CUDNN. Puede intentar descargar algunos de ellos y ver si alguno de ellos funciona.

Me gustaría animar a todos los que se enfrentan a este problema a crear un nuevo problema en el repositorio de TensorFlow para que podamos centrarnos en resolver su problema de forma individual, ya que la configuración del sistema puede variar de persona a persona. ¡Gracias!

¡Fijo, Thenks!

El miércoles 17 de octubre de 2018 a las 10:39 a.m. Corentin Jemine [email protected]
escribió:

Tuve este problema en el pasado y fue porque tenía la versión incorrecta
de CUDNN. Puede intentar descargar algunos de ellos y ver si alguno de ellos
trabaja.

-
Estás recibiendo esto porque hiciste un comentario.
Responda a este correo electrónico directamente, véalo en GitHub
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment-430676267 ,
o silenciar el hilo
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AYfA4TRxTaZ7pKfyszlWqPGknt_ohvlaks5ul082gaJpZM4XLOd-
.

Instalé CUDA9 y cuDNN 7.0.5 nuevamente y reinicié la computadora. El problema relacionado acaba de desaparecer.

Estoy usando Cuda10 y cudaNN 7.3.1.20 y recibí el siguiente error, ¿alguien puede decirle la solución a @tensorflowbutler?
Rastreo (llamadas recientes más última):
Archivo "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", línea 58, en
de tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
Archivo "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 28, en
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Archivo "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 24, en swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, nombre de ruta, descripción)
Archivo "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py", línea 243, en load_module
return load_dynamic (nombre, nombre de archivo, archivo)
Archivo "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py", línea 343, en load_dynamic
return _load (especificación)
ImportError: Error de carga de DLL: no se pudo encontrar el módulo especificado.

Durante el manejo de la excepción anterior, se produjo otra excepción:

Rastreo (llamadas recientes más última):
Expediente "", línea 1, en
Archivo "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow__init __. Py", línea 22, en
desde tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable = unused-import
Archivo "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python__init __. Py", línea 49, en
desde tensorflow.python importar pywrap_tensorflow
Archivo "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", línea 74, en
aumentar ImportError (msg)
ImportError: Traceback (última llamada más reciente):
Archivo "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", línea 58, en
de tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
Archivo "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 28, en
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Archivo "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 24, en swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, nombre de ruta, descripción)
Archivo "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py", línea 243, en load_module
return load_dynamic (nombre, nombre de archivo, archivo)
Archivo "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py", línea 343, en load_dynamic
return _load (especificación)
ImportError: Error de carga de DLL: no se pudo encontrar el módulo especificado.

No se pudo cargar el tiempo de ejecución nativo de TensorFlow.

Mismo problema, Windows 10 x64, python3.5, tensorflow-gpu 1.11.0, CUDA 10.0, cudnn 7.3.1, mi tarjeta gráfica es GTX 1070Ti

@iteratorlee

Me gustaría animar a todos los que se enfrentan a este problema a crear un nuevo problema en el repositorio de TensorFlow para que podamos centrarnos en resolver su problema de forma individual, ya que la configuración del sistema puede variar de persona a persona. ¡Gracias!

El mismo problema, en cuda 10, cuando instalo anaconda me he perdido el PyHamcrest, después de instalar "pip install PyHamcrest" todo funcionó bien hasta hoy. Me sale el mismo error.

Estoy enfrentando los mismos problemas. El problema también aparece al importar otro paquete llamado PyQSTEM para la simulación de microscopía electrónica. Si alguien puede encontrar una manera de solucionar el problema, ¿podría compartir aquí la solución? Gracias

Mismo problema, Windows 10 x64, python3.5, tensorflow-gpu 1.11.0, CUDA 10.0, cudnn 7.3.1, mi tarjeta gráfica es GTX 1070Ti

El mismo problema, e intenté instalar CUDA 9.0, pero NVIDIA me informó que el controlador no es hardware gráfico compatible, pero con CUDA 10.0, no hay tal advertencia.

Afortunado, problema resuelto al instalar Visual Studio 2017 con el paquete C ++ instalado, Windows 10 x64, python3.6.7, tensorflow-gpu 1.11.0, cudnn 7.3.1, ambos cuda 9.0 y cuda 10.0 instalados (sin verificar cuál es el correcto) , mi tarjeta gráfica es GTX 1070Ti.

Acabo de degradar TensorFlow a 1.10.0 y funcionó

pip install tensorflow-gpu==1.10.0

Finalmente resuelvo el problema instalando cuda 9.0 en lugar de 9.2 o 10.0 con tensorflow 1.12.0 y cudnn 7.4.1.5

Puedo confirmar que el siguiente ensamblaje no funciona en Windows 10:

  • tensorflow 1.12.0
  • kit de herramientas cuda 10.0.130
  • cudnn 7.4.1.5

Informaciones adicionales:

  • NVIDIA Quadro P1000 con controlador NVIDIA 411.81
  • Microsoft Visual C ++ 2015 Redistribuible 14.0.24215 ( C:\Windows\system32\msvcp140.dll existe)
  • Python 3.6.7

Tambien recibo el mensaje

ImportError: Error de carga de DLL: no se pudo encontrar el módulo especificado.

Desafortunadamente, no dice qué módulo se pierde.

[EDITAR]

Me acabo de dar cuenta de que escribes:

TensorFlow es compatible con CUDA 9.0.

Lo reinstalaré ahora.

Rastreo (llamadas recientes más última):
Archivo "C: \ Archivos de programa \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", línea 58, en
de tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
Archivo "C: \ Archivos de programa \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 28, en
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Archivo "C: \ Archivos de programa \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 24, en swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, nombre de ruta, descripción)
Archivo "C: \ Archivos de programa \ Python36 \ lib \ imp.py", línea 243, en load_module
return load_dynamic (nombre, nombre de archivo, archivo)
Archivo "C: \ Archivos de programa \ Python36 \ lib \ imp.py", línea 343, en load_dynamic
return _load (especificación)
ImportError: Error de carga de DLL:% 1 no es una aplicación Win32 válida.

Durante el manejo de la excepción anterior, se produjo otra excepción:

Rastreo (llamadas recientes más última):
Archivo "C: \ Users \ ABC \ Desktop \ pyprograms \ tensorflowbasic \ 1.py", línea 1, en
importar tensorflow como tf
Archivo "C: \ Archivos de programa \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow__init __. Py", línea 24, en
desde tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable = unused-import
Archivo "C: \ Archivos de programa \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python__init __. Py", línea 49, en
desde tensorflow.python importar pywrap_tensorflow
Archivo "C: \ Archivos de programa \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", línea 74, en
aumentar ImportError (msg)
ImportError: Traceback (última llamada más reciente):
Archivo "C: \ Archivos de programa \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", línea 58, en
de tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
Archivo "C: \ Archivos de programa \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 28, en
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Archivo "C: \ Archivos de programa \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 24, en swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, nombre de ruta, descripción)
Archivo "C: \ Archivos de programa \ Python36 \ lib \ imp.py", línea 243, en load_module
return load_dynamic (nombre, nombre de archivo, archivo)
Archivo "C: \ Archivos de programa \ Python36 \ lib \ imp.py", línea 343, en load_dynamic
return _load (especificación)
ImportError: Error de carga de DLL:% 1 no es una aplicación Win32 válida.

Mi instalación:

Windows 10.0.17763.134 x64
Controlador NVIDIA 416.92
CUDA 10.0.130
CUDNN 7.4.1.5 para CUDA 10.0
Python 3.6.7
GeForce GTX 1080 Ti

La causa de este error parece ser que las personas que instalan Python sin el soporte de Tcl / Tk no se dan cuenta de que Tcl es necesario para SWIG y las importaciones de módulos. Acabo de probar esto y, en mi caso, no fue suficiente modificar la instalación de Python para agregar Tcl / Tk; tuve que eliminar todo e instalar desde cero y ahora ya no recibo el error.

TL; DR: simplemente elimine y reinstale Python por completo con la opción Tcl / Tk seleccionada.

Después de pasar casi dos días, finalmente resolví el problema instalando:

  • cuda 9.0 en lugar de 9.2 o 10.0
  • tensorflow1.12.0
  • cudnn 7.4.1.5

Gracias a @WuYunfan 💯

Primero instalo

  • CUDA 10.0
  • cudnn 7.3
  • tensorflow 1.12.0

y tengo este error.
Luego desinstalo tf 1.12 e instalo tf 1.10. Me pide cudart64.dll. Lo agrego a la ruta y tf funciona.
Luego reinstalo tf 1.12 y todo funciona bien.

TensorFlow es compatible con CUDA 9.0

@ljzsky Si bien es cierto que TensorFlow admitirá oficialmente CUDA 10.0 a partir de la versión 1.13, TensorFlow 1.12 se puede (y ha sido) construido contra CUDA 10.0 y funciona perfectamente con él.

@linsui Lo que dices no tiene ningún sentido. TensorFlow es una biblioteca que no tiene medios para pedirte cudart64.dll.

@levicki No sé por qué, pero tf1.10 muestra un mensaje diferente de tf1.11 ​​y tf1.12.

tengo este problema
Rastreo (llamadas recientes más última):
Archivo "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", línea 58, en
de tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
Archivo "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 28, en
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Archivo "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 24, en swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, nombre de ruta, descripción)
Archivo "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ imp.py", línea 243, en load_module
return load_dynamic (nombre, nombre de archivo, archivo)
Archivo "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ imp.py", línea 343, en load_dynamic
return _load (especificación)
ImportError: Error de carga de DLL: no se pudo encontrar el módulo especificado.

Durante el manejo de la excepción anterior, se produjo otra excepción:

Rastreo (llamadas recientes más última):
Expediente "", línea 1, en
Archivo "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow__init __. Py", línea 24, en
desde tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable = unused-import
Archivo "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python__init __. Py", línea 49, en
desde tensorflow.python importar pywrap_tensorflow
Archivo "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", línea 74, en
aumentar ImportError (msg)
ImportError: Traceback (última llamada más reciente):
Archivo "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", línea 58, en
de tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
Archivo "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 28, en
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Archivo "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 24, en swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, nombre de ruta, descripción)
Archivo "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ imp.py", línea 243, en load_module
return load_dynamic (nombre, nombre de archivo, archivo)
Archivo "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ imp.py", línea 343, en load_dynamic
return _load (especificación)
ImportError: Error de carga de DLL: no se pudo encontrar el módulo especificado.
No se pudo cargar el tiempo de ejecución nativo de TensorFlow.

por favor, ¿alguien puede decirme cómo resolver este problema?

@thischeng
Este no es un foro de soporte, este es un lugar donde se informan los problemas junto con suficiente información para que los desarrolladores los reproduzcan, y si resultan ser un problema real en el código de tensorflow, se solucionarán en una de las versiones futuras.

Parece que ni siquiera se ha molestado en leer este hilo, porque hay varias soluciones publicadas arriba, incluida la mía.

Finalmente, pedir ayuda sin especificar la configuración completa de hardware y software y sin enumerar los pasos que ha tomado hasta ahora para tratar de resolver el problema por su cuenta es de mala educación, por decir lo menos.

@levicki
Gracias por tu crítica, no la vi con claridad, la próxima vez prestaré atención a mi forma de hacer preguntas.

Encontré el mismo problema. Mi configuración es:

  • CUDA Toolkit v9.0 (instalado sin compatibilidad con Visual Studio)
  • Tensorflow-gpu v 1.12.0 (instalado con pip)
  • cudnn v7.4.1.5 Compatible con CUDA v9.0.
  • nVidia GeForce 1070
  • Inicio de Windows 10

Después de pasar casi un día averiguando por qué tensorflow no encontró el archivo dll correcto, encontré una guía sobre cómo instalar cudnn que, por cierto, no es tan simple como parece. La guía está escrita por nVidia y aquí tienes las acciones que sigo.

  1. Descargue del sitio oficial de nVidia la versión correcta de cudnn para su configuración.
  2. Luego extrae la carpeta cuda, no importa de donde la extraigas.
  3. Abra el Explorador de archivos y vaya al directorio donde instaló CUDA, en mi caso fue C: / Archivos de programa / NVIDIA GPU Computing Toolkit.
  4. Vaya a CUDA / v9.0 / lib / x64. Aquí tienes que poner el archivo llamado "cudnn.lib" que puedes encontrar dentro de CUDA / lib / x64 (paquete cudnn, descargado de nVidia)
  5. Repita el proceso para (paquete cudnn izquierdo, ruta de instalación CUDA derecha):
  6. CUDA / bin / cudnn64_7.dll -> CUDA / v9.0 / bin
  7. CUDA / include / cudnn.h -> CUDA / v9.0 / include
  8. Ahora debe verificar si la variable de entorno está configurada correctamente. Asegúrese de que la variable CUDA_PATH, con el valor C: \ Archivos de programa \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 esté presente, si no, agréguelo.
  9. Disfrute de tensorflow-gpu trabajando en su sistema

Encontré el mismo problema. Mi configuración es:

  • CUDA Toolkit v9.0 (instalado sin compatibilidad con Visual Studio)
  • Tensorflow-gpu v 1.12.0 (instalado con pip)
  • cudnn v7.4.1.5 Compatible con CUDA v9.0.
  • nVidia GeForce 1070
  • Inicio de Windows 10

Después de pasar casi un día averiguando por qué tensorflow no encontró el archivo dll correcto, encontré una guía sobre cómo instalar cudnn que, por cierto, no es tan simple como parece. La guía está escrita por nVidia y aquí tienes las acciones que sigo.

  1. Descargue del sitio oficial de nVidia la versión correcta de cudnn para su configuración.
  2. Luego extrae la carpeta cuda, no importa de donde la extraigas.
  3. Abra el Explorador de archivos y vaya al directorio donde instaló CUDA, en mi caso fue C: / Archivos de programa / NVIDIA GPU Computing Toolkit.
  4. Vaya a CUDA / v9.0 / lib / x64. Aquí tienes que poner el archivo llamado "cudnn.lib" que puedes encontrar dentro de CUDA / lib / x64 (paquete cudnn, descargado de nVidia)
  5. Repita el proceso para (paquete cudnn izquierdo, ruta de instalación CUDA derecha):
  • CUDA / bin / cudnn64_7.dll -> CUDA / v9.0 / bin
  • CUDA / include / cudnn.h -> CUDA / v9.0 / include
  1. Ahora debe verificar si la variable de entorno está configurada correctamente. Asegúrese de que la variable CUDA_PATH, con el valor C: \ Archivos de programa \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 esté presente, si no, agréguelo.
  2. Disfrute de tensorflow-gpu trabajando en su sistema

¡Gracias! eso resolvió mi problema!
Mi sistema:
ventanas 10
pitón 3.6
Kit de herramientas de Cuda v9.0
cudnn 7.4.2
Tarjeta gráfica: Nvidia p4000

Después de desinstalar v10 y su cudnn asociado y luego instalar lo mencionado anteriormente y luego seguir el tutorial de (andpi314)
Tensor Flow GPU en funcionamiento.

Esta es mi situación, verifique la copia y pegado de cudnn, asegúrese de que bin, include, lib, el archivo de las tres carpetas se esté copiando y pegando en la misma ruta de la cuda, simplemente lo copio en la ruta incorrecta, después de verificar la ruta del sistema de cuda, vuelva a copiar y pegar, luego se ejecutará correctamente.

Rastreo (llamadas recientes más última):
Archivo "C: \ Users \ SPECTRE \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", línea 58, en
de tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
Archivo "C: \ Users \ SPECTRE \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 28, en
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Archivo "C: \ Users \ SPECTRE \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 24, en swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, nombre de ruta, descripción)
Archivo "C: \ Users \ SPECTRE \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ imp.py", línea 243, en load_module
return load_dynamic (nombre, nombre de archivo, archivo)
Archivo "C: \ Users \ SPECTRE \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ imp.py", línea 343, en load_dynamic
return _load (especificación)
ImportError: Error de carga de DLL: no se pudo encontrar el módulo especificado.

Durante el manejo de la excepción anterior, se produjo otra excepción:

Rastreo (llamadas recientes más última):
Expediente "", línea 1, en
Archivo "C: \ Users \ SPECTRE \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site-packages \ tensorflow__init __. Py", línea 24, en
desde tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable = unused-import
Archivo "C: \ Users \ SPECTRE \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python__init __. Py", línea 49, en
desde tensorflow.python importar pywrap_tensorflow
Archivo "C: \ Users \ SPECTRE \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", línea 74, en
aumentar ImportError (msg)
ImportError: Traceback (última llamada más reciente):
Archivo "C: \ Users \ SPECTRE \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", línea 58, en
de tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
Archivo "C: \ Users \ SPECTRE \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 28, en
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Archivo "C: \ Users \ SPECTRE \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 24, en swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, nombre de ruta, descripción)
Archivo "C: \ Users \ SPECTRE \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ imp.py", línea 243, en load_module
return load_dynamic (nombre, nombre de archivo, archivo)
Archivo "C: \ Users \ SPECTRE \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ imp.py", línea 343, en load_dynamic
return _load (especificación)
ImportError: Error de carga de DLL: no se pudo encontrar el módulo especificado.

No se pudo cargar el tiempo de ejecución nativo de TensorFlow.

Me encontré con la misma situación y mi configuración es:
CUDA10
cudnn v7.4 para CUDA10
Tensorflow-gpu v1.12.0

Veo las soluciones anteriores que sugieren el CUDA9, pero la información en mi GeForce Controler muestra que mi GPU GTX1050Ti solo es compatible con CUDA10 (escribe "controlador NVIDIA CUDA 10.0.132", en realidad no sé lo que significa), ¿cómo puedo resolver esto?

Instalé CUDA9 y cuDNN 7.0.5 nuevamente y reinicié la computadora. El problema relacionado acaba de desaparecer.

@Asichurter Tengo la misma tarjeta gráfica y no tengo ningún problema con la combinación anterior.

SOLUCION ! Si está intentando ejecutar TF con CUDA 10

Tensorflow 1.12 NO es compatible con CUDA 10, pero la compilación nocturna SÍ

Hay 2 soluciones

  1. Elimine TF 1.12 e instale la compilación nocturna 1.13
    pip desinstalar tensorflow-gpu
    pip instalar tf-nightly-gpu

Solución alternativa: rebajar CUDA a 9.0

Recuerde copiar los archivos CUDNN en la ubicación correcta en la carpeta de instalación de CUDA cada vez que vuelva a instalar

Tuve los mismos problemas y probé la mayoría de las soluciones propuestas durante aproximadamente 3 horas sin suerte. Sin embargo, encontré la publicación de kennedyCzar en la parte superior, y esto solucionó mi problema ("ImportError: Error de carga de DLL: no se pudo encontrar el módulo especificado"). Recomiendo encarecidamente a los lectores que prueben este enfoque, ya que es rápido y fácil. Fui específicamente a la publicación de blog mencionada por el Dr. Donald Kinghorn y seguí las instrucciones.

Vea a continuación una copia de la publicación de kennedyCzar del 16 de octubre de 2018:

Tuve el mismo problema al intentar usar tensorflow-gpu en Windows 10.
Como no pude hacer que funcionara en cuDNN10, opté por 9 en lugar de usar ...

conda create --nombre tf-gpu
conda install -c aaronzs tensorflow-gpu
conda install -c anaconda cudatoolkit
conda install -c anaconda cudnn
conda instalar keras-gpu

también puede consultar la publicación completa en https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/The-Best-Way-to-Install-TensorFlow-with-GPU-Support-on-Windows-10-Without-Installing-CUDA -1187 /

Crédito al Dr. Donald Kinghorn

Tenía CUDA 10 ejecutándose con tensorflow-gpu v1.12. No leí las letras pequeñas y, por lo tanto, me perdí que esta versión no funcionaba con CUDA 10. Se cambió a CUDA 9 y funciona ahora.

Tuve el mismo problema con TensorFlow 1.12.0 y ninguna de las soluciones funcionó para mí. Luego bajé a TensorFlow 1.10.0 y esta vez el mensaje de error fue mucho más informativo. Me dijo que no se pudo encontrar cudart64_90.dll que se encuentra en C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin . Después de agregar esta ruta específica a la variable PATH, se ejecuta sin problemas y sin errores.

Esto me hace preguntarme si hay un error en TensorFlow por lo que no puede navegar a la subcarpeta "bin" dado que C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 ya está presente en numerosas variables de entorno como CUDA y CUDA_HOME, por lo que debería poder Encuéntralo.

En segundo lugar, me pregunto por qué TensorFlow 1.12.0 tiene mensajes de error mucho menos informativos. En 1.12.0 solo dice que no se pudo importar alguna DLL. En 1.10.0 me mostró exactamente qué DLL falta e incluso propuso la solución de trabajo para agregarlo a PATH. Esta es una forma mucho mejor de manejar los errores y le sugiero que revise la confirmación de la persona que pensó que ocultar los mensajes de error era una buena idea.

SOLUCION ! Si está intentando ejecutar TF con CUDA 10

Tensorflow 1.12 NO es compatible con CUDA 10, pero la compilación nocturna SÍ

Hay 2 soluciones

  1. Elimine TF 1.12 e instale la compilación nocturna 1.13
    pip desinstalar tensorflow-gpu
    pip instalar tf-nightly-gpu

Solución alternativa: rebajar CUDA a 9.0

Recuerde copiar los archivos CUDNN en la ubicación correcta en la carpeta de instalación de CUDA cada vez que vuelva a instalar

confirmar esta solución

usar tf-nightly-gpu
win10
cuda 10.0
pitón 3.6.4
geforce 960M
cudnn64_7

Finalmente resuelvo el problema instalando cuda 9.0 en lugar de 9.2 o 10.0 con tensorflow 1.12.0 y cudnn 7.4.1.5

pero descargué cudnn7.4.1.5 en lugar de cudnn7.0.5 y sigo encontrando este error.
mi configuración siguiente:
cuda 9.0
cudnn7.4.1
pip install tensorflow-gpu == 1.12.0
pitón 3.6.4
nvidia geforce 1080TI

Finalmente resuelvo el problema instalando cuda 9.0 en lugar de 9.2 o 10.0 con tensorflow 1.12.0 y cudnn 7.4.1.5

pero descargué cudnn7.4.1.5 en lugar de cudnn7.0.5 y sigo encontrando este error.
mi configuración siguiente:
cuda 9.0
cudnn7.4.1
pip install tensorflow-gpu == 1.12.0
pitón 3.6.4
nvidia geforce 1080TI

Al final, rebajé la versión de bazel a 0.20.0 (de 0.21.0) para resolver este problema. pero no sé por qué no es compatible con la última versión de bazel.

cuda 10.0
cudnn7.4.2
pip instalar tf-nightly-gpu
pitón 3.6.4
nvidia geforce 1070

funciona.

cuda 10.0
cudnn7.4.2
pip instalar tf-nightly-gpu
pitón 3.6.4
nvidia geforce 1070

funciona.

Ahora también me está funcionando. Gracias por eso.
Solo una nota: no pude desinstalar TF correctamente y tenía una versión inferior de Python. Desinstalé Python por completo e instalé la versión 3.6.8 en lugar de 3.6.4.
Luego usó pip install tf-nightly-gpu para instalar TF y está funcionando ahora

La instalación de Microsoft Build Tools 2015 me ayuda con este problema. Ahora funciona.

Tengo el mismo problema contigo @damcclane . ¿Cómo lo resolviste?

Win10 x64, python 3.6, cuda9 con cudnn 7.0.5 y también Win10 x64, python 3.7, cuda10 con cudnn 7.3.1

Ambos tienen el mismo problema. Mi tarjeta gráfica es Nvidia GeForce 1050 Ti

tensorflow no es compatible con python 3.7, puede crear un entorno diferente con python inferior a través de anaconda

Yo tuve exactamente el mismo problema. De acuerdo con la Guía de soporte de GPU , tengo instaladas todas las versiones correctas de CUDA y cuDNN: CUDA 9.0 y cuDNN 7.4.2.24.

Lo que terminó funcionando para mí fue ingresar los siguientes comandos después de instalar todas las dependencias:

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%

La carpeta cuda de su zip cuDNN debe copiarse en C:\tools\ .

Espero que esto haya sido útil.

también veo el mismo problema

Hola chicos, he visto este problema varias veces y puedo comentar algunas cosas.
En primer lugar, parece ser que los portátiles Jupyter pueden "aferrarse" a una mala configuración de flujo de tensión (incluso después de reiniciar el kernel). Una parada y un inicio completos de Jupyter me resolvieron esto al menos una vez.

Las otras cosas están todas relacionadas con CUDA. Le recomiendo encarecidamente que simplemente desinstale todas las versiones de CUDA, luego instale V10 y asegúrese de obtener el cudnn correcto también.

Para instalar Cudnn, simplemente copie y pegue todo en la carpeta cuda, en su instalación cuda.

Estos son básicamente todos los problemas con este error. Recuerde que puede probar cuda escribiendo nvcc --version y asegurándose de que devuelva v10. Si este comando no funciona, significa que su configuración no puede ver cuda correctamente.

si ve el problema, intente instalar tf-nightly en la nube. de esta manera puede resolver su problema

### La SOLUCIÓN para "ImportError: Error de carga de DLL: no se pudo encontrar el procedimiento especificado".

Cuando importas numpy, obtienes este error, ¿verdad?
python -c "import numpy"

Así que vaya a la carpeta Anaconda y vaya a la carpeta site-packages según el entorno de anaconda. Luego vaya a la carpeta numpy.libs. Hay un archivo * .dll, ¿verdad?

Ahora copie el enlace a la carpeta .libs e ingrese la ruta con "PATH" en el indicador de anaconda.
PATH=path\to\site-packages\numpy\.libs;%PATH%

Ahora verifique nuevamente para importar numpy.
python -c "import numpy"

Ahora está funcionando, ¿verdad?

Instalación:

(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

Salida de un código de muestra:

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

pip install tensorflow-gpu == 1.10.0

No se pudo encontrar una versión que cumpla con el requisito tensorflow-gpu == 1.10.0 (de las versiones: 1.13.0rc1, 1.13.0rc2)
No se encontró una distribución coincidente para tensorflow-gpu == 1.10.0

pip install tensorflow-gpu == 1.10.0

No se pudo encontrar una versión que cumpla con el requisito tensorflow-gpu == 1.10.0 (de las versiones: 1.13.0rc1, 1.13.0rc2)
No se encontró una distribución coincidente para tensorflow-gpu == 1.10.0

Si no puede obtener una versión anterior de tensorflow-gpu, tuve el mismo problema de dll mientras usaba CUDA 9.0 y tensorflow-gpu 1.13.0. Instaló 10.0 y parece haber resuelto el problema hasta ahora. Basado en eso, bastante seguro 1.13.0 requiere 10 en lugar de 9.

cuda 10.0
cudnn7.4.2
pip instalar tf-nightly-gpu
pitón 3.6.4
nvidia geforce 1070

funciona.

Aquí igual
pitón 3.6.7
geforce 1060

Tuve problemas con numpy, así que asegúrate de usar numpy 1.16. Tuve que reinstalarlo desde pip porque la versión de Anaconda está desactualizada.

tiene el mismo problema. Yo uso la versión TF sin gpu, así que supongo que no es un problema de cuda o cudnn.
python 3.6.0
TF 1.12.0
numpy 1.16.1
protobuf 3.6.1

No use protobuf 3.6, ese es probablemente el problema. Creo que lo último que puedes usar es 3.3, ve a github y busca versiones anteriores.

Estoy ejecutando algo que usa TF 1.12, que requiere protobuf 3.6.1. Oh bien....

El problema es la _compatibilidad de versiones_ . Se trata de la compatibilidad de _tensorflow_ , _python_ , _cudnn_ y _cuda_ . La compatibilidad de versiones se puede encontrar en esta página . Tome mi computadora, por ejemplo.

Información del sistema:

Plataforma y distribución del sistema operativo: Windows 10 (no creo que importe).
Dispositivo móvil: Ninguno
TensorFlow instalado desde: pip install
Versión de TensorFlow: 1.4.0 ( importante )
Versión de Python: 3.6 ( importante )
Versión de Bazel: no instalada (no estoy compilando desde el código fuente, así que no lo necesito).
Versión de CUDA / cuDNN: cuda_8.0.61_win10.exe, cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0.zip ( importante )
Modelo de GPU: Geforce GTX Series (no creo que importe).

Solución:

Basado en la tabla de compatibilidad de versiones en la página anterior. Esta línea

tensorflow_gpu-1.4.0 | 3,5-3,6 | Actualización 3 de MSVC 2015 | Cmake v3.6.3 | 6 | 8
- | - | - | - | - | -

Yo uso _python3.6_ .7 (En realidad, su versión pertenece a la serie python3.6 está bien, porque probé python3.6.3 en la versión incorrecta de otro software. Tiene el mismo error llamado "ImportError: Error de carga de DLL blablablabalbla ..." . De acuerdo con el formulario en el hipervínculo, si usa python3.5, debería estar bien).
He instalado _cuda8.0_ y _cudnnv6_ (cuando descomprime este zip, contiene el archivo _cudnn64_6.dll_ . Y debe poner cudnn64_6.dll en la ruta correcta) (El número 8 en la última columna es el número de versiones de CUDA . El número 6 en la quinta columna es el número de versiones de cudnn)
Entonces, _pip instalo tensorflow-gpu == 1.4.0_ y luego importo tensorflow como tf , funciona.

Encontré este problema porque cuando arreglé las versiones de Python y CUDA y cudnn, la instalación de la versión inferior de tensorflow generó otro error: el cudnn64_ *. No se encontró el archivo DLL.

Los siguientes pasos describen cómo construir un programa dependiente de cuDNN. En las siguientes secciones:
su ruta de directorio CUDA se conoce como C: \ Archivos de programa \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0
su ruta de directorio cuDNN se conoce como
Navega a tudirectorio que contiene cuDNN.
Descomprima el paquete cuDNN.
cudnn-9.0-windows7-x64-v7.zip
o
cudnn-9.0-windows10-x64-v7.zip
Copie los siguientes archivos en el directorio CUDA Toolkit.
Dupdocuda \ bin \ cudnn64_7.dll a C: \ Archivos de programa \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ bin.
Dupdocuda \ include \ cudnn.h a C: \ Archivos de programa \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ include.
Dupdocuda \ lib \ x64 \ cudnn.lib a C: \ Archivos de programa \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ lib \ x64.

El documento de cudnn da la forma correcta de configuración de cudnn, cuando pongo este archivo en la ubicación especificada, funciona
El documento completo se puede encontrar en https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html

Esto funcionó para mi
Windows 10
python 3.6.X (degradado de 3.7)
Tensorflow 1.12 (no funciona con 1.13.1 seguro, degradado)
CUDA / cudnn 9.0 (asegúrese de seguir el paso de @ mxl1990 para copiar esos archivos)

Gracias por todo lo anterior. Voy a intentarlo de nuevo pronto

Tengo la misma pregunta con el autor y la resuelvo ahora.
ventana 10
pitón 3.6.2
gpu rtx2080
mi problema es la versión de CUDA y los cudnn no encajan entre sí.
2019/3/3 hoy, la versión más nueva de CUDA es 10.1, pero no hay una versión correspondiente de cudnn.
así que cambié el CUDA 10.0 y reinstalé el tensorflow, ¡funciona ahora!

Me encontré con el mismo problema.

Si está usando Anaconda (Python 3.6), sugiera usar conda lugar de pip . Por lo general, se encarga de TODO: 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

Si ya estropeó las versiones, intente usar conda remove o pip uninstall para eliminar paquetes, incluidos tensorflow-gpu y tensorflow . O elimine Anaconda y vuelva a instalarlo.

Tengo la misma pregunta con el autor y la resuelvo ahora.
ventana 10
pitón 3.6.2
gpu rtx2080
mi problema es la versión de CUDA y los cudnn no encajan entre sí.
2019/3/3 hoy, la versión más nueva de CUDA es 10.1, pero no hay una versión correspondiente de cudnn.
así que cambié el CUDA 10.0 y reinstalé el tensorflow, ¡funciona ahora!

@parkerdu ¡Salvador! Mi sistema ejecuta Python 3.7.1 en Windows 10 y mi GPU es RTX 2080 Ti. Todo lo que hice fue degradar CUDA de 10.1 a 10.0 y ahora funciona. Pero estoy un poco confundido con lo que quieres decir con

la versión más reciente de CUDA es 10.1 pero no hay una versión correspondiente de cudnn.

ya que hay una versión de cuDNN lanzada el 25 de febrero de 2019 según https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download . No funciona con la última versión de TensorFlow instalada a través de "pip install tensorflow-gpu" en mi caso, pero está ahí. Me pregunto por qué no es el

versión correspondiente de cudnn.

Nuevamente, gracias por tu solución.

Tengo la misma pregunta con el autor y la resuelvo ahora.
ventana 10
pitón 3.6.2
gpu rtx2080
mi problema es la versión de CUDA y los cudnn no encajan entre sí.
2019/3/3 hoy, la versión más nueva de CUDA es 10.1, pero no hay una versión correspondiente de cudnn.
así que cambié el CUDA 10.0 y reinstalé el tensorflow, ¡funciona ahora!

@parkerdu ¡Salvador! Mi sistema ejecuta Python 3.7.1 en Windows 10 y mi GPU es RTX 2080 Ti. Todo lo que hice fue degradar CUDA de 10.1 a 10.0 y ahora funciona. Pero estoy un poco confundido con lo que quieres decir con

la versión más reciente de CUDA es 10.1 pero no hay una versión correspondiente de cudnn.

ya que hay una versión de cuDNN lanzada el 25 de febrero de 2019 según https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download . No funciona con la última versión de TensorFlow instalada a través de "pip install tensorflow-gpu" en mi caso, pero está ahí. Me pregunto por qué no es el

versión correspondiente de cudnn.

Nuevamente, gracias por tu solución.

¡tienes razón! No he visto la última versión de cudnn. Gracias por tu punto.

Después de horas de instalar diferentes versiones, finalmente logré que funcionara, esta es mi configuración final:

  • Python 3.6.8
  • Tensorflow 1.13
  • CUDA 10
  • cuDNN v7.5.0 (21 de febrero de 2019), para CUDA 10.0

Probé con CUDA 10.1 pero no funcionó, cambié a 10.0 y finalmente funcionó.

pitón 3.7.2
Tensorflow-gpu 2.0.0a0
tensorboard 1.13.0
estimador de tensorflow 1.13.0
CUDA 10.1
cuDNN v7.5.0 para CUDA10.0
win10 x64
Por favor ayuda

@ steven12138 Puedes seguir la publicación anterior que funcionó.
AFAIK, python 3.7.X python no es compatible.

Esto es lo que funcionó para mí en Windows 10 y para GPU NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti:
Python 3.5 (3.6 no funcionó)
Tensorflow-gpu 1.13 (o tf-nightly-gpu)
CUDA 10
cuDNN para CUDA 10.0
El problema se debió al uso de Python 3.6. Usar Python 3.5 lo resolvió.

CUDA 9.0
cudnn 7.0.5
Windows 10
tf 1.12.0
falló ... ni idea


resuelto
un problema es que la RUTA es incorrecta, la corrigí pero el problema aún existe.
Luego degrado el tf a 1.10.0 y funciona.

Me encontré con el mismo problema.

Si está usando Anaconda (Python 3.6), sugiera usar conda lugar de pip . Por lo general, se encarga de TODO: 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

Si ya estropeó las versiones, intente usar conda remove o pip uninstall para eliminar paquetes, incluidos tensorflow-gpu y tensorflow . O elimine Anaconda y vuelva a instalarlo.

este chico salvó un día, gracias

Yo uso virtualenv con python 3.6.8, y simplemente ejecuto
pip install tensorflow-gpu

cuda 9.0
cudnn 7.4.1 para cuda 9.0
pitón 3.6.8
tensorflow 1.12.0
redistribución visual de C ++ 2015

Esta configuración funciona.
Atención, tensorflow 1.13 no me funciona con esta configuración.

========================= Editar ================
Como lo intenté de nuevo.
Si desea utilizar tensorflow 1.13.1, puede consultar la siguiente configuración:
cuda 10.0
cudnn 7.5.0 para cuda 10.0
pitón 3.6.8
tensorflow 1.13.1
redistribución visual de C ++ 2015 o 2017

Y descubrí que el sitio oficial dijo que tensorflow solo es compatible con cuda 9 ahora, pero en realidad ya está actualizado a CUDA 10, puedes encontrarlo en la nota de lanzamiento en github.

tan simplicidad, CUDA 9.0 (cudnn 7.4.1) ==> tensorflow 1.12.0
CUDA 10.0 (cidnn 7.5.0) ==> tensorflow 1.13.1

pitón 3.7.2
Tensorflow-gpu 2.0.0a0
tensorboard 1.13.0
estimador de tensorflow 1.13.0
CUDA 10.1
cuDNN v7.5.0 para CUDA10.0
win10 x64
No funciono

No tengo ningún problema en la terminal, pero tengo este problema en pycharm, espero poder darte una referencia.

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

Tuve el mismo problema. Lo resolví desinstalando tensorflow-gpu y reinstalándolo a través de conda.

conda install tensorflow-gpu

Tuve un problema

TypeError: ¡No se pudo construir el archivo proto en el grupo de descriptores!
Descriptor de proto no válido para el archivo "object_detection / protos / post_processing.proto":
object_detection / protos / post_processing.proto: La importación "object_detection / protos / calibración.proto" no se ha cargado.
object_detection.protos.PostProcessing.calibration_config: "object_detection.protos.CalibrationConfig" parece estar definido en "protos / calibración.proto", que no es importado por "object_detection / protos / post_processing.proto". Para usarlo aquí, agregue la importación necesaria.

Acabo de degradar TensorFlow a 1.10.0 y funcionó

pip install tensorflow-gpu==1.10.0

Cuando ejecuté el comando pip install tensorflow-gpu , se instaló 1.13.0 y obtuve el error Win10: ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found . Así que intenté degradar a 1.10.0 como sugirió @ 57ar7up . Esto no funcionó porque pip no pudo encontrar el archivo .whl requerido y la conexión siguió agotando el tiempo.

Así que seguí el enfoque de @WuYunfan y 1.12.0 funcionó.

Finalmente resuelvo el problema instalando cuda 9.0 en lugar de 9.2 o 10.0 con tensorflow 1.12.0 y cudnn 7.4.1.5

Finalmente mi configuración es:

  • Nvidia GTX 1070
  • CUDA 9.0 con los 4 parches (Esto instaló controladores GeForce 385.54)
  • CuDNN v7.5.0.56 (para CUDA 9.0)
  • TF GPU 1.12.0

Supongo que 1.13.0 se usará para CUDA 10.0

Python 3.6.4 | Anaconda personalizado (64 bits) | (predeterminado, 16 de enero de 2018, 10:22:32) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] en win32
Escriba "ayuda", "derechos de autor", "créditos" o "licencia" para obtener más información.

importar tensorflow
Rastreo (llamadas recientes más última):
Archivo "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", línea 58, en
de tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
Archivo "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 28, en
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Archivo "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 24, en swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, nombre de ruta, descripción)
Archivo "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ imp.py", línea 243, en load_module
return load_dynamic (nombre, nombre de archivo, archivo)
Archivo "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ imp.py", línea 343, en load_dynamic
return _load (especificación)
ImportError: Error al cargar la DLL: 找不到 指定 的 模块。

Durante el manejo de la excepción anterior, se produjo otra excepción:

Rastreo (llamadas recientes más última):
Expediente "", línea 1, en
Archivo "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow__init __. Py", línea 24, en
desde tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable = unused-import
Archivo "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python__init __. Py", línea 49, en
desde tensorflow.python importar pywrap_tensorflow
Archivo "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", línea 74, en
aumentar ImportError (msg)
ImportError: Traceback (última llamada más reciente):
Archivo "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", línea 58, en
de tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
Archivo "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 28, en
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Archivo "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 24, en swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, nombre de ruta, descripción)
Archivo "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ imp.py", línea 243, en load_module
return load_dynamic (nombre, nombre de archivo, archivo)
Archivo "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ imp.py", línea 343, en load_dynamic
return _load (especificación)
ImportError: Error al cargar la DLL: 找不到 指定 的 模块。

No se pudo cargar el tiempo de ejecución nativo de TensorFlow.

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

por algunas razones y soluciones comunes. Incluir todo el seguimiento de la pila
encima de este mensaje de error al pedir ayuda.

pitón 3.7.1
Tensorflow-gpu 1.13.1

CUDA 8.0
cuDNN v7.1.4 para CUDA 8.0
win10 x64

Por favor ayuda

Construí el tensorflow desde la fuente con los siguientes entornos y trabajé:
pitón 3.7.1
Tensorflow-gpu 1.13.1

CUDA 9.1
cuDNN v7.0.5 para CUDA 9.1
win10 x64

Mi mensaje de error se copia unas líneas hacia abajo. Probé algunas de las soluciones que parecían funcionar para otras personas, pero no me funcionaron. Específicamente:
Siempre python 3.6.8 y Windows 10 y Visual Studios 2017 y Quadro M1000M GPU
Se usó pip para instalar tensorflow-gpu 1.13.1
Después de leer, descubrí que CUDA 10.1 (que probé originalmente) no funciona con nada, así que cambié a CUDA 10.0. Con CUDA 10.0 probé cudNN 7.4.2 y 7.5.0. Ninguno de los dos funciona, todavía tengo CUDA 10.1 instalado (¿tensorflow prueba ambos automáticamente, o necesito configurarlo para usar 10.0 de alguna manera?).

Anteriormente desinstalé y reinstalé tensorflow-gpu varias veces (también tensorflow simple, que no detecta mi GPU), aunque tensorflow-gpu siempre se instaló para mis pruebas. Esta es también la primera vez que trabajo con CUDA o cudNN, por lo que no estoy 100% seguro de haber "instalado" cudNN correctamente (de las carpetas extraídas de cudNN bin, lib & include, copie el archivo relevante en Cuda bin, lib & inc carpetas). También instalé tf-nightly-gpu, ya que funcionaba con una solución.

Mensaje de error:

Python 3.6.8rc1 (v3.6.8rc1: cc3e73212a, 12 de diciembre de 2018, 00:15:46) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] en win32
Escriba "ayuda", "derechos de autor", "créditos" o "licencia" para obtener más información.

importar tensorflow como tf
Rastreo (llamadas recientes más última):
Archivo "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", línea 58, en
de tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
Archivo "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 28, en
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Archivo "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 24, en swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, nombre de ruta, descripción)
Archivo "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py", línea 243, en load_module
return load_dynamic (nombre, nombre de archivo, archivo)
Archivo "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py", línea 343, en load_dynamic
return _load (especificación)
ImportError: Error de carga de DLL: no se pudo encontrar el módulo especificado.

Durante el manejo de la excepción anterior, se produjo otra excepción:

Rastreo (llamadas recientes más última):
Expediente "", línea 1, en
Archivo "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow__init __. Py", línea 28, en
desde tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable = unused-import
Archivo "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python__init __. Py", línea 49, en
desde tensorflow.python importar pywrap_tensorflow
Archivo "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", línea 74, en
aumentar ImportError (msg)
ImportError: Traceback (última llamada más reciente):
Archivo "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", línea 58, en
de tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
Archivo "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 28, en
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Archivo "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 24, en swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, nombre de ruta, descripción)
Archivo "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py", línea 243, en load_module
return load_dynamic (nombre, nombre de archivo, archivo)
Archivo "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py", línea 343, en load_dynamic
return _load (especificación)
ImportError: Error de carga de DLL: no se pudo encontrar el módulo especificado.

Mismo problema. Win10 x64, python 3.6, tensorflow-gpu 1.12.0, CUDA 10.1 con CUDNN 10.1 instalado.

Yo uso virtualenv con python 3.6.8, y simplemente ejecuto
pip install tensorflow-gpu

cuda 9.0
cudnn 7.4.1 para cuda 9.0
pitón 3.6.8
tensorflow 1.12.0
redistribución visual de C ++ 2015

Esta configuración funciona.
Atención, tensorflow 1.13 no me funciona con esta configuración.

========================= Editar ================
Como lo intenté de nuevo.
Si desea utilizar tensorflow 1.13.1, puede consultar la siguiente configuración:
cuda 10.0
cudnn 7.5.0 para cuda 10.0
pitón 3.6.8
tensorflow 1.13.1
redistribución visual de C ++ 2015 o 2017

Y descubrí que el sitio oficial dijo que tensorflow solo es compatible con cuda 9 ahora, pero en realidad ya está actualizado a CUDA 10, puedes encontrarlo en la nota de lanzamiento en github.

tan simplicidad, CUDA 9.0 (cudnn 7.4.1) ==> tensorflow 1.12.0
CUDA 10.0 (cidnn 7.5.0) ==> tensorflow 1.13.1

Gracias. resolvió mi problema
mi escenario
Win10 + python 3.6.6 + GeForce GTX 1050 Ti (portátil Legion)
Comunidad de Visual Studio 2017 + CUDA 10.0 (cudnn 7.5.0) + tensorflow 1.13.1

En general, hacer que la prueba de validación básica funcione para tensorflow-gpu (1.13.1) es una gran prueba: no sé de dónde proviene exactamente el mensaje de error de carga de DLL completamente inútil ...

¡Anotando mis parámetros (a partir del 18/03/2019) en caso de que ayude a algún alma valiente!
Marco base: Windows 10 Pro / 64, Anaconda 3-5.1.0 (python 3.6.4),
Visual Studio 2017 [GPU = RTX2060]
Configuración de destino fallida que arroja el error de DLL:
CUDA 10.1 + correspondiente cuDNN (7.5.0.56)
Lo que parece funcionar (después de resolver un problema menor con la versión numpy en anaconda)
CUDA 10.0 + cuDNN 7.4.1.5

Probé con CUDA 10.1 pero todas las combinaciones de versiones no funcionaron, luego cambié a CUDA 10.0 como alguien sugirió y finalmente funcionó. Así que supongo que el problema está en CUDA 10.1.

Mis combinaciones de versiones exitosas son:

CUDA 10.0 (NO CUDA 10.1)
cuDNN v7.5.0 (21 de febrero de 2019), para CUDA 10.0 (NO el de CUDA 10.1)
Annaconda Anaconda 2018.12 (con la versión Python 3.7, instalador gráfico de 64 bits)

Luego probé 2 combinaciones: Python 3.7.1 + Tensorflow 1.13.1 y Python 3.68 + Tensorflow 2.0.0-alpha0. Ambos trabajan.

Por cierto, usé
conda instalar tensorflow-gpu
en lugar de
pip instalar tensorflow-gpu
para instalar tensorflow como sugirió alguien.

Buena suerte.

Tuve el mismo problema al usar (conda install tensorflow-gpu) para resolver el problema.
cuda 10.0
cudnn 7.41.5 para cuda 10.0
pitón 7.1

Acabo de degradar TensorFlow a 1.10.0 y funcionó

pip install tensorflow-gpu==1.10.0

Si, funciona. ¡Marcos!

Tengo la misma pregunta con el autor y la resuelvo ahora.
ventana 10
pitón 3.6.2
gpu rtx2080
mi problema es la versión de CUDA y los cudnn no encajan entre sí.
2019/3/3 hoy, la versión más nueva de CUDA es 10.1, pero no hay una versión correspondiente de cudnn.
así que cambié el CUDA 10.0 y reinstalé el tensorflow, ¡funciona ahora!

Hola, tengo la misma configuración con Python 3.7.
Ahora hay una versión cudnn de CUDA 10.1, sin embargo, tensorflow-gpu todavía no funciona si lo instalo desde pip.
¿Lo reconstruiste tú mismo?

Editar .: Encontré el problema. Incluso aunque hay una versión cudNN de nvidia para admitir CUDA 10.1, no hay una biblioteca de Python para admitir CUDA 10.1. Esta biblioteca se instala como una dependencia con tensorflow-gpu, pero solo es compatible con CUDA 10.0.

Acabo de instalar la última conda 3.7
ejecutar "conda install tensorflow-gpu" en anaconda promt
no es necesario instalar cuda, cudann y meterse con las variables PATH
Todo funciona

Puedo confirmar que CUDA 10.1 no funciona. Pero luego, tensorflow nunca afirmó que lo hiciera y su guía solicita descargar CUDA 10.0 .

Para aquellos que no pueden encontrar esta versión, está disponible en los archivos de NVIDIA y aquí hay un enlace directo: https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive

Mi configuración:

Python 3.6.5
CUDA 9.0
cuDNN 7.41.5
tensorflow 1.12.0
tensorflow-gpu 1.12.0

buen trabajo

Hola a todos,

¡Frente al mismo problema!

¿Alguien puede proporcionar una información de entorno 'funcional' para _AMD Radeon HD7500M_ Graphic Accelerator con lo siguiente:

  • Win10 Pro, FU 1803
  • I3 de 3.ª generación, 4 GB
  • CUDA ver.10.0.130
  • CUDNN ver 7.3.1 para 10.0_0
  • Anaconda3 (2018.12)
  • Py 3.7.1
  • Tensorflow-gpu 1.13.1: instalación de 'Conda' mediante el 'indicador de Anaconda'

¡Gracias!

Obtuve el mismo error de carga de DLL al ejecutar el intento de ejecutar tensorboard, no hay problemas para ejecutar los demás:

Win10
tensorflow-gpu 1.11.0
tensorboard 1.11.0
cudnn 7.1.4
cuda9.0_0
pitón 3.6.3

Mi configuración:

Win10x64
tensorflow-gpu 1.13.1
CUDA 10.1
CUDNN 7.5 para cuda10.1
pitón 3.7.1

¡Y tengo el mismo error!

Obtuve el mismo error de carga de DLL al ejecutar el intento de ejecutar tensorboard, no hay problemas para ejecutar los demás:

Win10
tensorflow-gpu 1.11.0
tensorboard 1.11.0
cudnn 7.1.4
cuda9.0_0
pitón 3.6.3

Solucioné el error actualizando cygrpc en pip ya que aparece el error de importación de carga de DLL al importar cygrpc

Mi configuración:

Win10x64
tensorflow-gpu 1.13.1
CUDA 10.1
CUDNN 7.5 para cuda10.1
pitón 3.7.1

¡Y tengo el mismo error!

He cambiado el env:
· Tensorflow-gpu 1.12.0
· CUDA 9.0
· Cudnn 7.5 para CUDA9.0
· Python3.6.8

¡Por fin funciona!

¿Es que tf-gpu funciona SOLAMENTE con aceleradores 'NVIDIA'?

Los de 'RADEON': ¡necesitan usar una biblioteca / compilación diferente!

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

Me tomó años, pero finalmente solucioné este problema en mi PC. Fue una mezcla de no tener el cuDNN correcto instalado y VS redist. Encuentre las versiones correctas para su versión de Python, CPU y tarjeta gráfica en el enlace de arriba.

Gracias DTopping256 !!!

Tuve el mismo problema. Lo resolví desinstalando tensorflow-gpu y reinstalándolo a través de conda.

conda install tensorflow-gpu

Estaba creando un nuevo venv y descargué tensorflow-gpu nuevamente siguiendo las instrucciones aquí (https://www.tensorflow.org/install/pip). Sin embargo, instaló la última versión estable (1.13) que causó un problema. Instalé tf-gpu usando conda y ellos instalaron los paquetes junto con tf-gpu versión 1.12.0-h0d30ee6_0. Supongo que el 1.12v no causa ningún problema al menos en mi computadora portátil.

FYI:
Win10x64
CUDA V10.1.105
pitón 3.6.5
nvidia gpu 1070 max-q

El mismo problema.
win10 x64
cuda 9.0.176
cudnn 7.0
python 3.6.0
tensorflow-gpu 1.13.0


@ 2019/04/16
He solucionado el problema configurando tensorflow-gpu-1.12, tal vez la última versión tensorflow-gpu-1.13 necesite cuda-10.0.

Este es mi resumen , pero el idioma es chino. ^ _ ^

Tuve el mismo problema. Lo resolví desinstalando tensorflow-gpu y reinstalándolo a través de conda.

conda install tensorflow-gpu

Esto también funcionó conmigo, instalé tensorflow con pip y luego lo desinstalé usando pip uninstall tensorflow-gpu y luego lo instalé nuevamente usando conda install tensorflow-gpu

Microsoft Windows [Versión 6.3.9600]
(c) 2013 Microsoft Corporation. Reservados todos los derechos.

C: \ Usuarios \ Dell> python
Python 3.7.1 (predeterminado, 10 de diciembre de 2018, 22:54:23) [MSC v.1915 64 bit (AMD64)] :: Ana
conda, Inc. en win32
Escriba "ayuda", "derechos de autor", "créditos" o "licencia" para obtener más información.

iimprt tensorflow
Expediente "", línea 1
iimprt tensorflow
^
Error de sintaxis: sintaxis invalida
importar tensorflow
Rastreo (llamadas recientes más última):
Archivo "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow.py ", línea 58, en
de tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
Archivo "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow_internal.py ", línea 28, en
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Archivo "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow_internal.py ", línea 24, en swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, nombre de ruta, descripción
ion)
Archivo "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ imp.py", línea 242, en load_module
return load_dynamic (nombre, nombre de archivo, archivo)
Archivo "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ imp.py", línea 342, en load_dynamic
return _load (especificación)
ImportError: Error de carga de DLL: no se pudo encontrar el módulo especificado.

Durante el manejo de la excepción anterior, se produjo otra excepción:

Rastreo (llamadas recientes más última):
Expediente "", línea 1, en
Archivo "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow__init __. Py", línea
24, en
desde tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable = unused-im
Puerto
Archivo "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python__init __. Py"
, línea 49, en
desde tensorflow.python importar pywrap_tensorflow
Archivo "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow.py ", línea 74, en
aumentar ImportError (msg)
ImportError: Traceback (última llamada más reciente):
Archivo "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow.py ", línea 58, en
de tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
Archivo "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow_internal.py ", línea 28, en
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Archivo "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow_internal.py ", línea 24, en swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, nombre de ruta, descripción
ion)
Archivo "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ imp.py", línea 242, en load_module
return load_dynamic (nombre, nombre de archivo, archivo)
Archivo "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ imp.py", línea 342, en load_dynamic
return _load (especificación)
ImportError: Error de carga de DLL: no se pudo encontrar el módulo especificado.

No se pudo cargar el tiempo de ejecución nativo de TensorFlow.

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

por algunas razones y soluciones comunes. Incluir todo el seguimiento de la pila
encima de este mensaje de error al pedir ayuda.

>

¡Qué lamentable lío de proceso de instalación es este actualmente!

Gracias a los contribuyentes aquí, finalmente lo hice funcionar (¡creo!)

Seguí todos los procesos regulares de instalación de PIP desde la página de tensorflow y terminé con esta combinación en mi nuevo escritorio de Windows 10 (Nvid GTX 1660) y Ananconda con un nuevo entorno de Python 3.6.

Diez: 1.13.1
Cuda: 10.1
cuDNN: 7.5

y también actualicé la RUTA de mi sistema para agregar esas bibliotecas según sea necesario (aunque algunas rutas CUDA ya habían aparecido allí, presumiblemente como parte de su instalación ahora, pero se agregaron más rutas según sea necesario como se describe aquí ).

en jupyter trató de:
importar tensorflow como tf

y obtuve el error que todos ven:
ImportError: Error de carga de DLL: no se pudo encontrar el módulo especificado.

¡Mi primer intento de solución funcionó!

siguiendo el consejo de @oshadaamila anterior , desinstalé el tensorflow de PiP y lo reinstalé usando Conda.

Conda trajo las siguientes versiones:
Diez: 1.13.1
Cuda: 10.0.130
cuDNN: 7.3

La importación ahora funciona y una pequeña prueba de código funcionó bien:

a = tf.constant (4)
b = tf.constant (5)
sess = tf.Session ()
c = a + b
print ('Suma =', sess.run (c))

da la respuesta de 9.

No cambié nada en el entorno PATH del sistema: todos los nuevos CUDA y cuDNN ahora están instalados en las carpetas Anaconda3 / pkgs, por lo que parece que se hace referencia a ellos preferentemente en un entorno Python.

Es posible que tenga errores si intento trabajar en algo fuera del entorno de Ananconda, pero por ahora incluso estoy intentando hacerlo.

Para TensorFlow 1.31.1

tensorflow / configure.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

por lo que la versión actual de CUDA es 10.0, pero NVIDIA da 10.1 , instale CUDA10.0 y cudnn10.0 y luego reinicie cmd, funcionará

para la versión anterior https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

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

Pruebe pip install tensorflow-gpu == 1.13.1-rc2 si tiene que usar CUDA 10.0 para RTX. ¡Tengo CUDA 10.0, cuDNN 7.5.0, python 3.6 y funciona!

arreglé esto instalando cuda 10.1 (tengo tensorflow 2.0alpha por cierto) y cudnn 7.5.0.56
reinicie su computadora o de lo contrario la importación de tensorflow-gpu no funcionará

Se observó un problema similar con TF 1.13.1 y CUDA 10.1; se solucionó al eliminar CUDA 10.1 e instalar CUDA 10.0.

Tuve el mismo problema y la degradación a CUDA 10.0 lo resolvió (tensorflow 1.13.1, GTX 1080ti)

Resuelto mediante degradación a CUDA 10.0 y cuDNN 7.5 para CUDA 10.0

Resuelto degradando a CUDA 10.0, cuDNN v7.5.0.56, Python 3.6.7 y tensorflow 1.13.1.

No olvide limpiar o desinstalar cualquier versión anterior de tensorflow y CUDA si intenta optar por esta combinación. Si tiene Python 3.7 e intenta instalar tensorflow 1.13.1 o cualquier versión inferior, entonces no funcionará porque a partir de ahora ninguna versión de tensorflow es compatible con Python 3.7. Elimine Python 3.7 y comience de nuevo.

Hola, @utkalsinha ¿

No olvide agregar las variables de entorno para CUDA y cuDNN
SET PATH = C: \ Archivos de programa \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v10.0 \ bin;% PATH%
SET PATH = C: \ Archivos de programa \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v10.0 \ extras \ CUPTI \ libx64;% PATH%
SET PATH = C: \ Archivos de programa \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v10.0 \ include;% PATH%
ESTABLECER RUTA = C: \ toolscuda \ bin;% RUTA%

Tengo el mismo problema ... después de una semana aplicando todo el gancho y el ladrón ... Acabo de desactivar el defensor de Windows y funcionó

Hola, @utkalsinha ¿

@ asa008 : pip install tensorflow-gpu==1.13.1

Después de dedicarle un tiempo, por tensorflow==2.0.0-alpha0 , en Windows 10, intente instalar:

  1. pitón 3.6
  2. CUDA v10.0
  3. cudnn 7.4.1.5

Después de dedicarle un tiempo, por tensorflow==2.0.0-alpha0 , en Windows 10, intente instalar:

  1. pitón 3.6
  2. CUDA v10.0
  3. cudnn 7.4.1.5

Usé Python 3.7.3 con el mismo CUDA y cuDNN pero obtuve el mismo error de DLL.

En mi experiencia (después de muchas pruebas y errores), es mejor configurar las rutas de CUDA utilizando el editor basado en GUI en Windows.

Mi configuración es la siguiente:

  1. CUDA 10.0
  2. último cudnn disponible (siga las instrucciones en el sitio de Nvidia)
  3. Establecer las rutas con el editor de variables de entorno en Windows.
    -> En mi experiencia, usar "SET PATH ..." en la línea de comandos todavía se olvida de las nuevas rutas.
    -> También reinicié la PC antes de instalar Tensorflow.
  4. Tensorflow v1.13
  5. entorno conda con Python 3.6

No he probado esto en tensorflow alpha, espero que funcione igual.

Probé varias combinaciones en mi máquina con Windows 10 y estos son los resultados:
FALLAR
tensorflow-gpu == r1.13
pitón 3.7.3
CUDA v10.1
cudnn 7.5.0.56

FALLAR
tensorflow-gpu == 2.0.0-alpha0
pitón 3.7.3
CUDA v10.1
cudnn 7.5.0.56

FALLAR
tensorflow-gpu == 2.0.0-alpha0
pitón 3.6.8
CUDA v10.1
cudnn 7.5.0.56

ÉXITO
tensorflow-gpu == 2.0.0-alpha0
pitón 3.6.8
CUDA v10.0
cudnn 7.4.1.5

Si tiene este problema, puede degradar la lib a tensorflow-gpu == 1.10.0, a día de hoy las versiones superiores tienen problemas, este problema es común en Windows.
PD. después de eso, necesita CUDA para usar esta biblioteca correctamente.

¿Y en Linux, las versiones superiores de tensorflow son mucho más estables?

por favor ayuda

ADVERTENCIA: tensorflow : de C: \ Users \ HP \ Anaconda3 \ envstensorflow \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ training \ saver.py: 1266: checkpoint_exists (de tensorflow.python.training.checkpoint_management) está en desuso y se eliminará en una versión futura.

Abra ... \ Python37 \ Lib \ site-packagestensorflow \ python \ _pywrap_tensorflow_internal.pyd use Dependency Walker , le mostrará el árbol de dependencia de DLL, encontrará qué DLL causa el problema. TensorFlow siempre vinculado a la versión específica de CUDA.

Lo mismo aquí, Win10 Pro x64, Python 3.6.8, Tensorflow-gpu 1.13.1, cuDNN 7.5.1.10, CUDA 10.1, Driver 430.64
image

Mi instalación:

Windows 10.0.17763.134 x64
Controlador NVIDIA 416.92
CUDA 10.0.130
CUDNN 7.4.1.5 para CUDA 10.0
Python 3.6.7
GeForce GTX 1080 Ti

La causa de este error parece ser que las personas que instalan Python sin el soporte de Tcl / Tk no se dan cuenta de que Tcl es necesario para SWIG y las importaciones de módulos. Acabo de probar esto y, en mi caso, no fue suficiente modificar la instalación de Python para agregar Tcl / Tk; tuve que eliminar todo e instalar desde cero y ahora ya no recibo el error.

TL; DR: simplemente elimine y reinstale Python por completo con la opción Tcl / Tk seleccionada.

basado en
SET PATH = C: \ Archivos de programa \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v10.0 \ bin;% PATH% SET PATH = C: \ Archivos de programa \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v10.0 \ extras \ CUPTI \ libx64 ;% PATH% SET PATH = C: \ Archivos de programa \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v10.0 \ include;% PATH% SET PATH = C: \ toolscuda \ bin;% PATH% (no se pueden encontrar herramientas en C , solo ignora este)
Instalé tensorflow2 alpha con éxito, por cierto, mi configuración es:

Windows 10.0.17763.134 x64
Controlador NVIDIA 416.92
CUDA 10.0.130
CUDNN 7.4.1.5 para CUDA 10.0
Python 3.5.2
GeForce Titan xp x4

si aún no funciona, también reinstalé la almohada y luego reinstalé tf2, espero que sea útil.

Lo mismo aquí, Win10 Pro x64, Python 3.6.8, Tensorflow-gpu 1.13.1, cuDNN 7.5.1.10, CUDA 10.1, Driver 430.64
image

Tal vez debería usar CUDA 10.0, no 10.1。 Acabo de resolver este problema en mi PC, puede verificar que use Dependency Walker , así:
image

originalmente CUDA 9 funcionando, actualicé a tensorflow-gpu 1.13.1 e informó que no se encontró la DLL.
Luego intenté degradar tensorflow-gpu a varias versiones, pero aún así informó que no se encontró la DLL.
Luego actualicé CUDA10.1 update1 y cudnn 7.5.1.10 (ambas versiones más recientes) que informaron que no se encontró la DLL.
Luego traté de degradar tensorflow-gpu todavía informaba que no se encontró la DLL.
Luego use dependency Walker , pero esta aplicación se atascó al abrir (estoy usando win10)
Luego copié dependency Walker y _pywrap_tensorflow_internal.pyd a un dispositivo win7, confirmé que necesita una dependencia en CUBLAXX_100.DLL .
Luego instalé CUDA10.0 y funciona.

Debo decir que NO es una buena experiencia cada vez que instalo tensorflow-gpu.
Se necesita un mensaje y una sugerencia claros en lugar de un simple DLL missing

+1. Mismo problema que qinst64.

¿Alguien puede darme una copia de cuda 10.0? cuda 10.0 ha sido eliminado, solo una versión de 10.1 está disponible en el sitio oficial. ¡Gracias!

olvido que mi sistema es windows10.¡Gracias!

¡Oh, lo encuentro, espero que alguien pueda obtener ayuda!
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

Enfrenté el mismo problema, resultó que simplemente no instalé cudnn (como pensé que se incluiría al instalar CUDA, resultó que no lo es)
La guía de instalación se puede encontrar aquí

@ymodak Dado que parece imposible proporcionar compilaciones de tensorflow para todas las versiones posibles de Python + CUDA + cuDNN, ¿al menos considerarían mejorar el mensaje de error para incluir:

  1. El nombre de la DLL que no se puede encontrar si la está cargando dinámicamente

O:

  1. ¿El nombre de la DLL cargada estáticamente que no se pudo cargar debido a una cadena de dependencia insatisfecha?

ÉXITO
tensorflow-gpu == 1.10.0
pitón 3.6.8
CUDA v9.0
cudnn 7.6.0
Esto finalmente resolvió mi problema de instalación de autokeras

ÉXITO

¿Podemos instalar cuda y cudnn en la tarjeta gráfica Radeon?

El sábado 6 de abril de 2019 a las 10:22 pm Jed Baxter, [email protected] escribió:

¡Qué lamentable lío de proceso de instalación es este actualmente!

Gracias a los contribuyentes aquí, finalmente lo hice funcionar (yo
¡pensar!)

Había seguido todos los procesos regulares de instalación de PIP desde tensorflow
página y había terminado con esta combinación en mi nuevo escritorio de Windows 10
(Nvid GTX 1660):

Diez: 1.13.1
Cuda: 10.1
cuDNN: 7.5

y también actualicé la RUTA de mi sistema para agregar esas bibliotecas según sea necesario (aunque
algunos caminos CUDA ya habían aparecido allí, presumiblemente como parte de su
instalar ahora, pero se agregaron más rutas según sea necesario, como se describe aquí
https://www.tensorflow.org/install/gpu#windows_setup ).

en jupyter trató de:
importar tensorflow como tf

y obtuve el error que todos ven:
ImportError: Error de carga de DLL: no se pudo encontrar el módulo especificado.

¡Mi primer intento de solución funcionó!

siguiendo los consejos de @oshadaamila https://github.com/oshadaamila
encima
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment-478855387
Desinstalé el tensorflow de PiP y lo reinstalé usando Conda.

Conda trajo las siguientes versiones:
Diez: 1.13.1
Cuda: 10.0.130
cuDNN: 7.3

La importación ahora funciona y una pequeña prueba de código funcionó bien:

a = tf.constant (4)
b = tf.constant (5)
sess = tf.Session ()
c = a + b
print ('Suma =', sess.run (c))

da la respuesta de 9.

No cambié nada en el entorno PATH del sistema, todo lo nuevo
CUDA y cuDNN ahora están instalados en las carpetas Anaconda3 / pkgs para que parezcan
para ser referenciado preferentemente en un entorno de Python.

Es posible que tenga errores si intento trabajar algo fuera del
Entorno de Ananconda, pero por ahora incluso estoy tratando de hacer eso.

-
Estás recibiendo esto porque hiciste un comentario.
Responda a este correo electrónico directamente, véalo en GitHub
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment-480519001 ,
o silenciar el hilo
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/Auda9lPIPF0BJa_NUNfnkhqoHPcvmTwCks5veNC2gaJpZM4XLOd-
.

¿Podemos instalar cuda en la tarjeta gráfica radeon?

El domingo 14 de abril de 2019 a las 8:38 am Utkal Sinha, [email protected]
escribió:

Resuelto degradando a CUDA 10.0, cuDNN v7.5.0.56, Python 3.6.7 y
tensorflow 1.13.1.

No olvide limpiar o desinstalar cualquier versión anterior de tensorflow y
CUDA si intentas optar por esta combinación. Si tiene Python 3.7 y
tratando de instalar tensorflow 1.13.1 o cualquier versión inferior, entonces no lo hará
funciona porque a partir de ahora ninguna versión de tensorflow es compatible con Python 3.7.
Elimine Python 3.7 y comience de nuevo.

-
Estás recibiendo esto porque hiciste un comentario.
Responda a este correo electrónico directamente, véalo en GitHub
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment-482915167 ,
o silenciar el hilo
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/Auda9j9qH1-Z_UgS8jT6-hZZD4xwlzISks5vgpuugaJpZM4XLOd-
.

@roopahtshree GPU

Consulte el enlace a continuación. Tarjeta GPU NVIDIA® con CUDA® Compute Capability 3.5 o superior
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

Tuve el mismo problema, pero ahora funciona el uso de CUDA 10.0, CUDNN 7, Python 3.6.8 y TensorFlow 1.13.

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

Windows 10
cuDNN 7.5.0
CUDA 9.0.176
tensorflow-gpu 1.10.0
Anaconda Python 3.6.2

¡¡¡OK!!!

Windows 8.1
cuDNN 7.6.0 para CUDA 10.0
CUDA 10.0 para Windows 7
tensorflow-gpu 1.13.1
Anaconda Python 3.7+

¡¡¡¡OK!!!!

@pishangujeniya

He intentado instalar tensorflow durante los últimos días y he probado casi todas estas configuraciones. Este funcionó para mí. Muchas gracias.

Aquí publico mi solución:
También encuentro el problema ( ImportError: DLL load failed: 找不到 指定 的 模块。 No se pudo cargar el tiempo de ejecución nativo de TensorFlow .) Mientras se usaba directamente pip isntall (tensorflow1.13.1). Volví a lfd.uci y descargué otra versión anterior compilada,

  • win10 x64
  • cuda10.1 cudnn 7.5
  • anaconda3 2019.3 con python3.7

Parece que con TensorFlow 1.13.1, solo CUDA 10 funcionará (y no CUDA 10.1). La configuración compartida por @pishangujeniya funcionó.

Kit de herramientas de CUDA 10.0 (septiembre de 2018)
Descargar cuDNN v7.6.0 (20 de mayo de 2019), para CUDA 10.0

Mi configuración funciona con lo siguiente:

tensorflow-gpu == 1.14.0
pitón 3.6.8
CUDA v10.0
cudnn 7.4.1.5

Estoy ejecutando TensorFlow en Anaconda y también encontré este problema. Está relacionado con problemas de compatibilidad entre las versiones de TensorFlow, CUDA y cuDNN. El último cudatoolkit de Anaconda descarga e instala automáticamente las versiones correctas de CUDA y cuDNN para TF v1.13. Puede utilizar cudatoolkit en lugar de instalar manualmente CUDA y cuDNN.

Pude resolver este problema mediante:
1) Desinstalar Anaconda, luego descargar e instalar la última versión de Anaconda
2) Crear un nuevo entorno virtual y usar "conda install tensorflow-gpu" (también instala automáticamente CUDA y cuDNN)
3) Trabajar dentro de este entorno para el proyecto

Gracias a todos. El kit de herramientas 10.1 siguió fallando con el mismo error, pero 10.0 funcionó a la perfección.

Lo arreglé desinstalando cuda10.1 e instalando cuda 10.0

Estoy ejecutando TensorFlow en Anaconda y también encontré este problema. Está relacionado con problemas de compatibilidad entre las versiones de TensorFlow, CUDA y cuDNN. El último cudatoolkit de Anaconda descarga e instala automáticamente las versiones correctas de CUDA y cuDNN para TF v1.13. Puede utilizar cudatoolkit en lugar de instalar manualmente CUDA y cuDNN.

Pude resolver este problema mediante:

  1. Desinstalar Anaconda, luego descargar e instalar la última versión de Anaconda
  2. Crear un nuevo entorno virtual y usar "conda install tensorflow-gpu" (también instala automáticamente CUDA y cuDNN)
  3. Trabajando dentro de este entorno para el proyecto

Después de todas las pruebas, esta respuesta me alegró el día. 'conda install tensorflow-gpu' bloquea el tensorflow en 1.12 y resolvió todos los problemas de dependencia.

Me he enfrentado al mismo problema ...

C: \ Anaconda3> python
Python 3.7.1 (predeterminado, 28 de octubre de 2018, 08:39:03) [MSC v.1912 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. en win32
Escriba "ayuda", "derechos de autor", "créditos" o "licencia" para obtener más información.

importar tensorflow como tf
Rastreo (llamadas recientes más última):
Archivo "C: \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", línea 58, en
de tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
Archivo "C: \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 28, en
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Archivo "C: \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 24, en swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, nombre de ruta, descripción)
Archivo "C: \ Anaconda3 \ lib \ imp.py", línea 242, en load_module
return load_dynamic (nombre, nombre de archivo, archivo)
Archivo "C: \ Anaconda3 \ lib \ imp.py", línea 342, en load_dynamic
return _load (especificación)
ImportError: Error de carga de DLL: Error en la rutina de inicialización de una biblioteca de vínculos dinámicos (DLL).

Durante el manejo de la excepción anterior, se produjo otra excepción:

Rastreo (llamadas recientes más última):
Expediente "", línea 1, en
Archivo "C: \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow__init __. Py", línea 28, en
desde tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable = unused-import
Archivo "C: \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python__init __. Py", línea 49, en
desde tensorflow.python importar pywrap_tensorflow
Archivo "C: \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", línea 74, en
aumentar ImportError (msg)
ImportError: Traceback (última llamada más reciente):
Archivo "C: \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", línea 58, en
de tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
Archivo "C: \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 28, en
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Archivo "C: \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 24, en swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, nombre de ruta, descripción)
Archivo "C: \ Anaconda3 \ lib \ imp.py", línea 242, en load_module
return load_dynamic (nombre, nombre de archivo, archivo)
Archivo "C: \ Anaconda3 \ lib \ imp.py", línea 342, en load_dynamic
return _load (especificación)
ImportError: Error de carga de DLL: Error en la rutina de inicialización de una biblioteca de vínculos dinámicos (DLL).

No se pudo cargar el tiempo de ejecución nativo de TensorFlow.

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

por algunas razones y soluciones comunes. Incluir todo el seguimiento de la pila
encima de este mensaje de error al pedir ayuda.

Descubrí algo interesante que debería ayudar a algunos de ustedes que están usando anaconda.

Especificaciones del sistema:
Viudas 10
Python 3.7.3
Cuda 10.0
cudnn y cupti instalados con conda

Al agregar anaconda a la ruta del sistema durante la instalación (la configuración predeterminada / no recomendada) no pude ejecutar. Reinstalarlo sin seleccionar la opción resolvió este problema.

Creo que esto podría estar relacionado con señalar el archivo cudnn64_7.dll, después de la instalación en Windows, es necesario señalar cuDNN64_7.dll. Instrucción para agregarlo a continuación:

  • Escriba la ruta en el cuadro de búsqueda de Windows 10
  • Abrir configuración: edite las variables de entorno del sistema desde el panel de control
  • En la pestaña Avanzado, haga clic en Variables de entorno…
  • Seleccione Ruta en Variables de usuario para su-nombre-de-usuario y haga clic en Editar ...
  • En la nueva ventana Editar variable de entorno, haga clic en Nuevo y pegue la siguiente ruta en el cuadro de texto
  • (Su ubicación CUDNN64_7.dll) (por ejemplo, el mío - C: \ cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.0.64cuda \ bin)
  • Haga clic en Aceptar para cerrar la ventana y en Aceptar nuevamente para cerrar la ventana Variables de entorno y la ventana Sistema - Propiedades.
    -Abra un indicador de Anaconda y escriba echo% PATH%, debería poder ver la ruta recién agregada en la salida.

Lo dudo O al menos esa no es la causa para mí. Agregué la ruta manualmente pero el sistema no ha podido detectarla

También obtengo el mismo error.
De alguna manera, la actualización de TensorFlow a la versión 1.14.0 resuelve el problema :)

instalado en el entorno conda y funciona bien en win10 + gtx1060 (versión nb)
tensorflow 1.13.1
tensorflow-gpu 1.13.1
tensorflow-datasets 1.0.1
keras 2.2.3
cudatoolkit 9.0
cudnn 7.6.4
pitón 3.6.7

Estoy atascado en este tema todo el día de hoy.
En el entorno virtual, puedo importar con éxito Tensorflow 2, pero dentro del cuaderno Visual Studio Jupyter recibo el siguiente error

_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.

Estoy usando Tensorflow 2, CUDA 10.1 y cuDNN 7.6.5

Este no es un problema fácil de resolver o resolver por su cuenta.

El botón fácil es seguir las instrucciones de esta publicación:
https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/How-to-Install-TensorFlow-with-GPU-Support-on-Windows-10-Without-Installing-CUDA-UPDATED-1419

o simplemente use Google Colab, ellos se encargan de todo esto por usted.

"ImportError: Error de carga de DLL:" ¿no piensa en mencionar qué DLL falta? esto será divertido

El mismo problema
En la conda lsit, decía que ya instalé el paquete.
Pero cuando intenté ejecutarlo, hubo muchos errores.

No se que esta mal

Tuve este problema con Tensorflow 2.1.0 (versión de CPU). Se las arregló para solucionarlo degradando a Tensorflow 2.0.0:

pip install tensorflow==2.0.0

Si tiene esto después de 2.1.0, probablemente se deba a que viene con soporte de GPU de forma predeterminada. Y requiere _Microsoft Visual C ++ Redistributable para Visual Studio 2015_ como se muestra en el paso de instalación # 1 en el sitio web.

image

De las notas de la versión:

image

Encontré las notas de la versión que @ abdulrahman-khankan capturaron arriba: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.1.0

Aquí está el enlace Microsoft Visual C ++ Redistributable para Visual Studio 2015, 2017 y 2019 de ese documento. Recuerde, los lectores de pantalla no pueden hacer clic, copiar, traducir, leer el texto de las capturas de pantalla, etc.

Supuse que todos saben cómo ir a la página de lanzamientos o simplemente buscar en Google los instaladores de MS. ¡Gracias por compartir los enlaces!

Debido a más problemas con PyInstaller, terminé degradando a tensorflow == 1.14.0 .

@ERDataDoc usando su enlace

El botón fácil es seguir las instrucciones de esta publicación:
https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/How-to-Install-TensorFlow-with-GPU-Support-on-Windows-10-Without-Installing-CUDA-UPDATED-1419

es útil, pero a veces puede actualizar el controlador a CUDA 10.2, que aún no es compatible
(eso pasó en mi caso)

Lo siento, me doy cuenta de que esto no es útil, pero ahora he dejado de intentar hacer algo serio con Python en Windows. 3 semanas después y todavía estoy tratando de instalar toda la mierda que necesito para el primer tutorial (tal vez puse mi vista demasiado alta, pero luego recuerdo las tarjetas perforadas y la cinta de papel)

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22512#issuecomment -572603142
Esto me lo resolvió.
(Degradación a tensorflow 2.0.0)
pip install tensorflow==2.0.0

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

Instalé el redistribuible y msvcp140.dll está disponible en mi sistema de archivos.

Sin embargo, sigo recibiendo el error. La degradación ayuda, pero necesito actualizar mi versión, ya que hay un error sin corregir en la 2.0.0 que no puedo solucionar.

¿Hay algún aviso de los desarrolladores de que están trabajando en esto?

Lo arreglé.
Dedique días a buscar para solucionarlos.

Tensorflow instalado con pip install tensorflow-cpu
Visual C ++ actualizado 2015-2019

El problema fue porque no tenía gráficos nvidia, por lo que debería instalar con la versión de cpu porque estoy usando gráficos Raedon vega 8

Espero eso ayude.

En mi caso, estaba usando Python 3.6 y estaba fallando. Así que actualicé a 3.6.8 y luego funcionó con tensorflow 2.0.0

Me funciona Python: 3.7.6
pip install tensorflow == 2.0
si está usando tensoflow-gpu
pip install --upgrade tensorflow-gpu == 2.0

lo instalé

  • python 3.6.2 (<- tuve que cambiar mi versión de Python y cambiar a 64 bits)
  • Ya tenía msvcp140.dll y msvcp140_1.dll en mi System32 /
  • Cuda 10.0 (no estoy seguro de si fue necesario).
  • pip install tensorflow == 2.0 (<- 2.1.0 no funcionó!)
    y luego funcionó :)

Esta es la respuesta final en este hilo: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment -573297027

Por favor, no envíe spam con "¡Lo resolví!" y soluciones personalizadas.

Hola, @mihaimaruseac

  1. ¿Puede agregar un nuevo elemento con una descripción de los problemas que pueden ser causados ​​por la falta de compatibilidad con el comando AVX en las instrucciones del sitio?
  2. ¿Se puede agregar este enlace a la lista de problemas donde __Mensaje de error__ es igual _ "ImportError: Error de carga de DLL: No se pudo encontrar el módulo especificado". _
  3. ¿Sabes cómo crear binarios propios que no tendrán soporte AVX?

Si alguien necesita tensorflow sin soporte AVX, puede encontrarlo en este repositorio , muchas gracias al autor. O puede usar Intel Software Development Emulator para ejecutar tensorflow original con soporte AVX.

Para probar la compatibilidad con AVX, utilice Coreinfo .

ERROR: root : Error interno de Python en el módulo de inspección.
A continuación se muestra el rastreo de este error interno.

Rastreo (llamadas recientes más última):
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ IPython \ core \ interactiveshell.py", línea 3331, en run_code
exec (code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
Expediente "", línea 1, en
flair_data, ot_data = load_dataset (RUTA)
Expediente "", línea 64, en load_dataset
train_ot = np.vstack (train_ot)
Archivo "<__ array_function__ internals>", línea 6, en vstack
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ numpy \ core \ shape_base.py", línea 283, en vstack
return _nx.concatenar (arrs, 0)
Archivo "<__ array_function__ internals>", línea 6, en concatenar
ValueError: necesita al menos una matriz para concatenar

Durante el manejo de la excepción anterior, se produjo otra excepción:

Rastreo (llamadas recientes más última):
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ IPython \ core \ interactiveshell.py", línea 2044, en showtraceback
stb = valor._render_traceback_ ()
AttributeError: el objeto 'ValueError' no tiene atributo '_render_traceback_'

Durante el manejo de la excepción anterior, se produjo otra excepción:

Rastreo (llamadas recientes más última):
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow.py", línea 58, en
de tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 28, en
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 24, en swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, nombre de ruta, descripción)
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ imp.py", línea 242, en load_module
return load_dynamic (nombre, nombre de archivo, archivo)
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ imp.py", línea 342, en load_dynamic
return _load (especificación)
ImportError: Error de carga de DLL: no se pudo encontrar el módulo especificado.

Durante el manejo de la excepción anterior, se produjo otra excepción:

Rastreo (llamadas recientes más última):
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ IPython \ core \ ultratb.py", línea 1151, en get_records
return _fixed_getinnerframes (etb, number_of_lines_of_context, tb_offset)
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ IPython \ core \ ultratb.py", línea 319, envuelto
devolver f ( args, * kwargs)
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ IPython \ core \ ultratb.py", línea 353, en _fixed_getinnerframes
registros = fix_frame_records_filenames (inspect.getinnerframes (etb, context))
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ inspect.py", línea 1502, en getinnerframes
frameinfo = (tb.tb_frame,) + getframeinfo (tb, contexto)
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ inspect.py", línea 1460, en getframeinfo
nombre de archivo = getsourcefile (marco) o getfile (marco)
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ inspect.py", línea 696, en getsourcefile
si getattr (getmodule (objeto, nombre de archivo), '__loader__', Ninguno) no es Ninguno:
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ inspect.py", línea 733, en getmodule
si ismodule (módulo) y hasattr (módulo, '__file__'):
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow__init __. Py", línea 50, en __getattr__
módulo = self._load ()
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow__init __. Py", línea 44, en _load
module = _importlib.import_module (self .__ name__)
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ importlib__init __. Py", línea 127, en import_module
return _bootstrap._gcd_import (nombre [nivel:], paquete, nivel)
Expediente "", línea 1006, en _gcd_import
Expediente "", línea 983, en _find_and_load
Expediente "", línea 953, en _find_and_load_unlocked
Expediente "", línea 219, en _call_with_frames_removed
Expediente "", línea 1006, en _gcd_import
Expediente "", línea 983, en _find_and_load
Expediente "", línea 967, en _find_and_load_unlocked
Expediente "", línea 677, en _load_unlocked
Expediente "", línea 728, en exec_module
Expediente "", línea 219, en _call_with_frames_removed
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core__init __. Py", línea 42, en
de . _api.v2 importar audio
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core_api \ v2 \ audio__init __. Py", línea 10, en
de tensorflow.python.ops.gen_audio_ops import decode_wav
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ ops \ gen_audio_ops.py", línea 9, en
desde tensorflow.python importar pywrap_tensorflow como _pywrap_tensorflow
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow__init __. Py", línea 50, en __getattr__
módulo = self._load ()
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow__init __. Py", línea 44, en _load
module = _importlib.import_module (self .__ name__)
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ importlib__init __. Py", línea 127, en import_module
return _bootstrap._gcd_import (nombre [nivel:], paquete, nivel)
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python__init __. Py", línea 49, en
desde tensorflow.python importar pywrap_tensorflow
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow.py", línea 74, en
aumentar ImportError (msg)
ImportError: Traceback (última llamada más reciente):
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ IPython \ core \ interactiveshell.py", línea 3331, en run_code
exec (code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
Expediente "", línea 1, en
flair_data, ot_data = load_dataset (RUTA)
Expediente "", línea 64, en load_dataset
train_ot = np.vstack (train_ot)
Archivo "<__ array_function__ internals>", línea 6, en vstack
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ numpy \ core \ shape_base.py", línea 283, en vstack
return _nx.concatenar (arrs, 0)
Archivo "<__ array_function__ internals>", línea 6, en concatenar
ValueError: necesita al menos una matriz para concatenar

Durante el manejo de la excepción anterior, se produjo otra excepción:

Rastreo (llamadas recientes más última):
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ IPython \ core \ interactiveshell.py", línea 2044, en showtraceback
stb = valor._render_traceback_ ()
AttributeError: el objeto 'ValueError' no tiene atributo '_render_traceback_'

Durante el manejo de la excepción anterior, se produjo otra excepción:

Rastreo (llamadas recientes más última):
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow.py", línea 58, en
de tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 28, en
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", línea 24, en swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, nombre de ruta, descripción)
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ imp.py", línea 242, en load_module
return load_dynamic (nombre, nombre de archivo, archivo)
Archivo "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ imp.py", línea 342, en load_dynamic
return _load (especificación)
ImportError: Error de carga de DLL: no se pudo encontrar el módulo especificado.

No se pudo cargar el tiempo de ejecución nativo de TensorFlow.

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

por algunas razones y soluciones comunes. Incluir todo el seguimiento de la pila
encima de este mensaje de error al pedir ayuda.

desinstale la última versión redistribuible de Microsoft Visual C ++ para Visual Studio si instala 2019 y antes de eso

descargue Microsoft Visual C ++ Redistributable para Visual Studio 2015, 2017 y 2019 según su sistema, ya sea x64 o x86 en este sitio web

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

desinstale la última versión redistribuible de Microsoft Visual C ++ para Visual Studio si instala 2019 y antes de eso

descargue Microsoft Visual C ++ Redistributable para Visual Studio 2015, 2017 y 2019 según su sistema, ya sea x64 o x86 en este sitio web

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

Hola fitrialif,
Instalé ese Micrsoft Visual C ++. Pero persiste el mismo error. Después de instalar eso, ¿hay algo más que deba hacer (mover archivos, etc.?)

Parece ser un problema con TF2.1.

La degradación a TF2.0 funcionó para mí: pip install tensorflow == 2.0

@pallyndr esto se debe a que necesita descargar el MSVC redistribuible más nuevo para 2.1 como se menciona en https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment -573297027

Desafortunadamente, como la gente sigue acumulando el hilo con "funciona para mí" / "Tengo el mismo problema" / "lo resolví haciendo esta otra cosa", la solución real en el comentario anterior se enterró.

después de descargar MSVC y CUDA (estoy con la tarjeta NVIDIA) y cuDNN funcionó.

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