आपके पोस्ट के लिए शुक्रिया। हमने देखा है कि आपने इश्यू टेम्प्लेट में निम्नलिखित फ़ील्ड नहीं भरी है। क्या आप उन्हें अपडेट कर सकते हैं यदि वे आपके मामले में प्रासंगिक हैं, या उन्हें एन/ए के रूप में छोड़ दें? धन्यवाद।
मोबाइल डिवाइस

आपके पोस्ट के लिए शुक्रिया। हमने देखा है कि आपने इश्यू टेम्प्लेट में निम्नलिखित फ़ील्ड नहीं भरी है। क्या आप उन्हें अपडेट कर सकते हैं यदि वे आपके मामले में प्रासंगिक हैं, या उन्हें एन/ए के रूप में छोड़ दें? धन्यवाद।
मोबाइल डिवाइस

ठीक है।

विंडोज़ 10 पर टेंसरफ़्लो-जीपीयू का उपयोग करने की कोशिश करते समय मुझे एक ही समस्या थी।
चूंकि मैं इसे cuDNN10 पर काम नहीं कर सका..मैंने इसके बजाय 9 का उपयोग करने का विकल्प चुना ...

conda create --name tf-gpu
conda install -c aaronzs tensorflow-gpu
कोंडा इंस्टाल -सी एनाकोंडा क्यूडाटूलकिट
कोंडा इंस्टाल -सी एनाकोंडा कुडन
कोंडा केरस-जीपीयू स्थापित करें

आप https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/The-Best-Way-to-Install-TensorFlow-with-GPU-Support-on-Windows-10-Without-Installing-CUDA पर भी पूरी पोस्ट देख सकते हैं

डॉ डोनाल्ड किंगहॉर्न को श्रेय

मुझे आपसे @damcclane की भी यही समस्या है। आपने कैसे हल किया?

Win10 x64, अजगर 3.6, cuda9 cudnn 7.0.5 के साथ और साथ ही Win10 x64, अजगर 3.7, cuda10 cudnn 7.3.1 के साथ

दोनों की एक ही समस्या है। मेरा ग्राफिक कार्ड Nvidia GeForce 1050 Ti . है

वही मुद्दा। Win10 x64, अजगर 3.5, टेंसरफ़्लो-जीपीयू 1.11.0, CUDA 8 CUDNN 6 के साथ स्थापित।

एक ही समस्या, Win10 x64, अजगर 3.6, cuda 9 cudnn 7.0 के साथ

वही समस्या, कोई जानता है कि इसे कैसे हल किया जाए?

वही समस्या है… :(

मेरे पास अतीत में यह मुद्दा रहा है और ऐसा इसलिए था क्योंकि मेरे पास CUDNN का गलत संस्करण था। आप उनमें से कुछ को डाउनलोड करने का प्रयास कर सकते हैं और देख सकते हैं कि उनमें से कोई काम करता है या नहीं।

मैं उन सभी को प्रोत्साहित करना चाहता हूं जो इस मुद्दे का सामना कर रहे हैं ताकि वे TensorFlow रेपो पर एक नया मुद्दा बना सकें ताकि हम व्यक्तिगत आधार पर आपकी समस्या को हल करने पर ध्यान केंद्रित कर सकें क्योंकि सिस्टम कॉन्फ़िगरेशन एक व्यक्ति से दूसरे व्यक्ति में भिन्न हो सकता है। धन्यवाद!

फिक्स्ड, थेंक्स!

बुधवार, 17 अक्टूबर, 2018 को सुबह 10:39 बजे कोरेंटिन जेमिन नोटिफिकेशन @github.com
लिखा था:

मेरे पास अतीत में यह मुद्दा रहा है और ऐसा इसलिए था क्योंकि मेरे पास गलत संस्करण था
सीयूडीएनएन का। आप उनमें से कुछ को डाउनलोड करने का प्रयास कर सकते हैं और देख सकते हैं कि उनमें से कोई है या नहीं
काम।

-
आप इसे प्राप्त कर रहे हैं क्योंकि आपने टिप्पणी की थी।
इस ईमेल का सीधे उत्तर दें, इसे GitHub पर देखें
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment-430676267 ,
या थ्रेड को म्यूट करें
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AYfA4TRxTaZ7pKfyszlWqPGknt_ohvlaks5ul082gaJpZM4XLOd-
.

मैंने CUDA9 और cuDNN 7.0.5 को फिर से स्थापित किया और कंप्यूटर को पुनरारंभ किया। संबंधित समस्या अभी दूर हो गई है।

मैं Cuda10 और cudaNN 7.3.1.20 का उपयोग कर रहा हूं और मुझे निम्न त्रुटि मिली है क्या कोई समाधान @tensorflowbutler बता सकता है
ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "C:\Users\Darshan\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", लाइन 58, में
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal आयात से *
फ़ाइल "C:\Users\Darshan\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 28, में
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
फ़ाइल "C:\Users\Darshan\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 24, swig_import_helper में
_mod = imp.load_module ('_pywrap_tensorflow_internal', fp, पथनाम, विवरण)
फ़ाइल "C:\Users\Darshan\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\imp.py", लाइन 243, load_module में
वापसी load_dynamic (नाम, फ़ाइल नाम, फ़ाइल)
फ़ाइल "C:\Users\Darshan\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\imp.py", लाइन 343, load_dynamic में
वापसी _लोड (कल्पना)
आयात त्रुटि: डीएलएल लोड विफल: निर्दिष्ट मॉड्यूल नहीं मिला।

उपरोक्त अपवाद को संभालने के दौरान, एक और अपवाद हुआ:

ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "", लाइन 1, इन
फ़ाइल "C:\Users\Darshan\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow__init__.py", लाइन 22, में
tensorflow.python से आयात pywrap_tensorflow # पाइलिंट: अक्षम = अप्रयुक्त-आयात
फ़ाइल "C:\Users\Darshan\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python__init__.py", लाइन 49, में
tensorflow.python से आयात pywrap_tensorflow
फ़ाइल "C:\Users\Darshan\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", लाइन 74, में
आयात त्रुटि बढ़ाएं (संदेश)
आयात त्रुटि: ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "C:\Users\Darshan\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", लाइन 58, में
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal आयात से *
फ़ाइल "C:\Users\Darshan\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 28, में
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
फ़ाइल "C:\Users\Darshan\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 24, swig_import_helper में
_mod = imp.load_module ('_pywrap_tensorflow_internal', fp, पथनाम, विवरण)
फ़ाइल "C:\Users\Darshan\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\imp.py", लाइन 243, load_module में
वापसी load_dynamic (नाम, फ़ाइल नाम, फ़ाइल)
फ़ाइल "C:\Users\Darshan\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\imp.py", लाइन 343, load_dynamic में
वापसी _लोड (कल्पना)
आयात त्रुटि: डीएलएल लोड विफल: निर्दिष्ट मॉड्यूल नहीं मिला।

मूल TensorFlow रनटाइम लोड करने में विफल।

वही मुद्दा, विंडोज 10 x64, पायथन 3.5, टेंसरफ्लो-जीपीयू 1.11.0, सीयूडीए 10.0, क्यूडन 7.3.1, मेरा ग्राफिक्स कार्ड जीटीएक्स 1070 टीआई है

@iteratorlee

मैं उन सभी को प्रोत्साहित करना चाहता हूं जो इस मुद्दे का सामना कर रहे हैं ताकि वे TensorFlow रेपो पर एक नया मुद्दा बना सकें ताकि हम व्यक्तिगत आधार पर आपकी समस्या को हल करने पर ध्यान केंद्रित कर सकें क्योंकि सिस्टम कॉन्फ़िगरेशन एक व्यक्ति से दूसरे व्यक्ति में भिन्न हो सकता है। धन्यवाद!

एक ही समस्या, क्यूडा 10 पर, जब मैं एनाकोंडा स्थापित करता हूं तो मैंने पायहैमक्रेस्ट को याद किया है, जब मैंने "पाइप इंस्टॉल पायहैमक्रिस्ट" स्थापित किया है, तो आज तक सब ठीक काम कर रहा है। मुझे समान त्रुटि मिली।

मैं उन्हीं मुद्दों का सामना कर रहा हूं। इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी सिमुलेशन के लिए PyQSTEM नामक एक अन्य पैकेज को आयात करने में भी समस्या दिखाई देती है। अगर कोई समस्या को ठीक करने का कोई तरीका ढूंढ सकता है, तो कृपया यहां समाधान साझा कर सकता है? धन्यवाद

वही मुद्दा, विंडोज 10 x64, पायथन 3.5, टेंसरफ्लो-जीपीयू 1.11.0, सीयूडीए 10.0, क्यूडन 7.3.1, मेरा ग्राफिक्स कार्ड जीटीएक्स 1070 टीआई है

वही समस्या, और मैंने CUDA 9.0 स्थापित करने का प्रयास किया, लेकिन NVIDIA ने मुझे सूचित किया कि ड्राइवर संगत ग्राफिक हार्डवेयर नहीं है, लेकिन CUDA 10.0 के साथ, ऐसी कोई चेतावनी नहीं है।

लकी, सी ++ पैकेज के साथ विजुअल स्टूडियो 2017 प्राप्त करते समय समस्या हल हो गई, विंडोज 10 x64, पायथन 3.6.7, टेंसरफ्लो-जीपीयू 1.11.0, क्यूडन 7.3.1, दोनों क्यूडा 9.0 और क्यूडा 10.0 स्थापित (यह जांच नहीं कर रहा है कि कौन सा सही है) , मेरा ग्राफिक्स कार्ड GTX 1070Ti है।

मैंने अभी-अभी TensorFlow को 1.10.0 में डाउनग्रेड किया है और यह काम कर गया

pip install tensorflow-gpu==1.10.0

मैं अंत में टेन्सरफ़्लो 1.12.0 और cudnn 7.4.1.5 के साथ 9.2 या 10.0 के बजाय cuda 9.0 स्थापित करके समस्या का समाधान करता हूं

मैं पुष्टि कर सकता हूं कि निम्न असेंबली विंडोज 10 पर काम नहीं करती है:

• टेंसरफ़्लो 1.12.0
• कूडा टूलकिट 10.0.130
• कुडन 7.4.1.5

अतिरिक्त जानकारी:

• NVIDIA क्वाड्रो P1000 NVIDIA ड्राइवर के साथ 411.81
• माइक्रोसॉफ्ट विजुअल सी++ 2015 पुनर्वितरण योग्य 14.0.24215 ( C:\Windows\system32\msvcp140.dll मौजूद है)
• पायथन 3.6.7

मुझे संदेश भी मिलता है

आयात त्रुटि: डीएलएल लोड विफल: निर्दिष्ट मॉड्यूल नहीं मिला।

दुर्भाग्य से, यह नहीं कहता कि कौन सा मॉड्यूल छूट गया है।

[संपादित करें]

बस एहसास हुआ, कि आप लिखते हैं:

TensorFlow CUDA 9.0 का समर्थन करता है।

मैं अब पुनः स्थापित करूँगा।

ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", लाइन 58, में
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal आयात से *
फ़ाइल "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 28, में
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
फ़ाइल "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 24, swig_import_helper में
_mod = imp.load_module ('_pywrap_tensorflow_internal', fp, पथनाम, विवरण)
फ़ाइल "C:\Program Files\Python36\lib\imp.py", लाइन 243, load_module में
वापसी load_dynamic (नाम, फ़ाइल नाम, फ़ाइल)
फ़ाइल "C:\Program Files\Python36\lib\imp.py", लाइन ३४३, load_dynamic में
वापसी _लोड (कल्पना)
आयात त्रुटि: डीएलएल लोड विफल:% 1 वैध Win32 अनुप्रयोग नहीं है।

उपरोक्त अपवाद को संभालने के दौरान, एक और अपवाद हुआ:

ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "C:\Users\ABC\Desktop\pyprograms\tensorflowbasic\1.py", पंक्ति 1, में
tf . के रूप में टेंसरफ़्लो आयात करें
फ़ाइल "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\tensorflow__init__.py", लाइन 24, में
tensorflow.python से आयात pywrap_tensorflow # पाइलिंट: अक्षम = अप्रयुक्त-आयात
फ़ाइल "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python__init__.py", लाइन 49, में
tensorflow.python से आयात pywrap_tensorflow
फ़ाइल "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", लाइन 74, में
आयात त्रुटि बढ़ाएं (संदेश)
आयात त्रुटि: ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", लाइन 58, में
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal आयात से *
फ़ाइल "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 28, में
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
फ़ाइल "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 24, swig_import_helper में
_mod = imp.load_module ('_pywrap_tensorflow_internal', fp, पथनाम, विवरण)
फ़ाइल "C:\Program Files\Python36\lib\imp.py", लाइन 243, load_module में
वापसी load_dynamic (नाम, फ़ाइल नाम, फ़ाइल)
फ़ाइल "C:\Program Files\Python36\lib\imp.py", लाइन ३४३, load_dynamic में
वापसी _लोड (कल्पना)
आयात त्रुटि: डीएलएल लोड विफल:% 1 वैध Win32 अनुप्रयोग नहीं है।

मेरी स्थापना:

विंडोज़ 10.0.17763.134 x64
NVIDIA चालक ४१६.९२
CUDA 10.0.130
CUDA 10.0 . के लिए CUDNN 7.4.1.5
पायथन 3.6.7
GeForce GTX 1080 Ti

इस त्रुटि का कारण यह प्रतीत होता है कि लोग Tcl/Tk समर्थन के बिना Python स्थापित कर रहे हैं, यह महसूस नहीं कर रहे हैं कि SWIG और मॉड्यूल आयात के लिए Tcl आवश्यक है। मैंने अभी इसका परीक्षण किया है और मेरे मामले में टीसीएल/टीसी जोड़ने के लिए पायथन इंस्टॉलेशन को संशोधित करने के लिए पर्याप्त नहीं था - मुझे सब कुछ हटाना पड़ा और स्क्रैच से इंस्टॉल करना पड़ा और अब मुझे अब त्रुटि नहीं मिल रही है।

TL; DR - चयनित Tcl/Tk विकल्प के साथ Python को पूरी तरह से हटा दें और पुनर्स्थापित करें।

लगभग दो दिन बिताने के बाद, मैंने अंततः स्थापित करके समस्या का समाधान किया:

• क्यूडा 9.0 के बजाय 9.2 या 10.0
• टेंसरफ़्लो1.12.0
• कुडन 7.4.1.5

@WuYunfan . को धन्यवाद

पहले मैं स्थापित करता हूँ

• CUDA 10.0
• कुडन 7.3
• टेंसरफ़्लो 1.12.0

और मुझे यह त्रुटि मिली।
फिर मैं tf 1.12 को अनइंस्टॉल करता हूं और tf 1.10 इंस्टॉल करता हूं। यह मुझसे cudart64.dll के लिए पूछता है। मैं इसे पथ और टीएफ कार्यों में जोड़ता हूं।
फिर मैं tf 1.12 को फिर से स्थापित करता हूं और सभी अच्छी तरह से काम करते हैं।

TensorFlow CUDA 9.0 . का समर्थन करता है

@ljzsky हालांकि यह सच है कि TensorFlow आधिकारिक तौर पर संस्करण 1.13 से CUDA 10.0 का समर्थन करेगा, TensorFlow 1.12 CUDA 10.0 के खिलाफ बनाया जा सकता है (और किया गया है) और यह इसके साथ ठीक काम करता है।

@linsui आप जो कहते हैं

@levicki मुझे नहीं पता क्यों लेकिन tf1.10 tf1.11 ​​और tf1.12 से अलग संदेश दिखाता है।

मुझे यह समस्या मिली
ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "C:\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", लाइन 58, में
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal आयात से *
फ़ाइल "C:\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", पंक्ति 28, में
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
फ़ाइल "C:\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 24, swig_import_helper में
_mod = imp.load_module ('_pywrap_tensorflow_internal', fp, पथनाम, विवरण)
फ़ाइल "C:\anaconda\envs\tensorflow\lib\imp.py", लाइन 243, load_module में
वापसी load_dynamic (नाम, फ़ाइल नाम, फ़ाइल)
फ़ाइल "C:\anaconda\envs\tensorflow\lib\imp.py", लाइन ३४३, load_dynamic में
वापसी _लोड (कल्पना)
आयात त्रुटि: डीएलएल लोड विफल: निर्दिष्ट मॉड्यूल नहीं मिला।

उपरोक्त अपवाद को संभालने के दौरान, एक और अपवाद हुआ:

ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "", लाइन 1, इन
फ़ाइल "C:\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow__init__.py", लाइन 24, में
tensorflow.python से आयात pywrap_tensorflow # पाइलिंट: अक्षम = अप्रयुक्त-आयात
फ़ाइल "C:\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python__init__.py", पंक्ति 49, में
tensorflow.python से आयात pywrap_tensorflow
फ़ाइल "C:\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", लाइन 74, में
आयात त्रुटि बढ़ाएं (संदेश)
आयात त्रुटि: ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "C:\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", लाइन 58, में
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal आयात से *
फ़ाइल "C:\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 28, में
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
फ़ाइल "C:\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 24, swig_import_helper में
_mod = imp.load_module ('_pywrap_tensorflow_internal', fp, पथनाम, विवरण)
फ़ाइल "C:\anaconda\envs\tensorflow\lib\imp.py", लाइन 243, load_module में
वापसी load_dynamic (नाम, फ़ाइल नाम, फ़ाइल)
फ़ाइल "C:\anaconda\envs\tensorflow\lib\imp.py", लाइन ३४३, load_dynamic में
वापसी _लोड (कल्पना)
आयात त्रुटि: डीएलएल लोड विफल: निर्दिष्ट मॉड्यूल नहीं मिला।
मूल TensorFlow रनटाइम लोड करने में विफल।

कृपया कोई मुझे बता सकता है कि इस समस्या को कैसे हल किया जाए?

@thischeng
यह एक समर्थन फ़ोरम नहीं है, यह एक ऐसी जगह है जहाँ मुद्दों की रिपोर्ट की जाती है और साथ ही डेवलपर्स के लिए उन्हें पुन: पेश करने के लिए पर्याप्त जानकारी दी जाती है, और यदि वे टेंसरफ़्लो कोड में एक वास्तविक समस्या बन जाते हैं, तो उन्हें भविष्य के रिलीज़ में से एक में ठीक किया जाएगा।

ऐसा लगता है कि आपने इस धागे को पढ़ने की जहमत भी नहीं उठाई, क्योंकि ऊपर मेरे सहित कई वर्कअराउंड पोस्ट किए गए हैं।

अंत में, पूर्ण हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर कॉन्फ़िगरेशन निर्दिष्ट किए बिना मदद मांगना और यह सूचीबद्ध किए बिना कि आपने अब तक इस मुद्दे को स्वयं हल करने का प्रयास करने के लिए क्या कदम उठाए हैं, कम से कम कहने के लिए कठोर है।

@लेविकी
आपकी आलोचना के लिए धन्यवाद, मैंने इसे स्पष्ट रूप से नहीं देखा, अगली बार मैं अपने प्रश्न पूछने के तरीके पर ध्यान दूंगा।

मुझे एक ही समस्या का सामना करना पड़ा। मेरा विन्यास है:

• CUDA टूलकिट v9.0 (विजुअल स्टूडियो समर्थन के बिना स्थापित)
• Tensorflow-gpu v 1.12.0 (पाइप के साथ स्थापित)
• cudnn v7.4.1.5 CUDA v9.0 संगत।
• एनवीडिया GeForce 1070
• विंडोज 10 होम

लगभग एक दिन बिताने के बाद यह पता लगाने के बाद कि टेंसरफ़्लो को सही dll फ़ाइल क्यों नहीं मिली, मुझे एक गाइड मिला कि कैसे cudnn को स्थापित किया जाए, वैसे, यह उतना सरल नहीं है जितना लगता है। गाइड एनवीडिया द्वारा लिखा गया है और यहां आप मेरे द्वारा अनुसरण की जाने वाली क्रियाएं हैं।

1. एनवीडिया आधिकारिक साइट से डाउनलोड करें, आपके कॉन्फ़िगरेशन के लिए सही cudnn संस्करण।
2. फिर कुडा फ़ोल्डर निकालें, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप इसे कहां से निकालते हैं।
3. फ़ाइल एक्सप्लोरर खोलें और उस निर्देशिका पर जाएं जहां आपने CUDA स्थापित किया था, मेरे मामले में वह था C:/Program Files/NVIDIA GPU कंप्यूटिंग टूलकिट।
4. CUDA/v9.0/lib/x64. यहां आपको "cudnn.lib" नाम की फाइल डालनी है जिसे आप CUDA/lib/x64 (cudnn पैकेज, nVidia से डाउनलोड किया गया) के अंदर पा सकते हैं।
5. (बाएं cudnn पैकेज, दायां CUDA स्थापना पथ) के लिए प्रक्रिया दोहराएं:
6. CUDA/bin/cudnn64_7.dll -> CUDA/v9.0/bin
7. CUDA/include/cudnn.h -> CUDA/v9.0/include
8. अब आपको जांचना है कि पर्यावरण चर सही ढंग से सेट है या नहीं। सुनिश्चित करें कि CUDA_PATH चर, C:\Program Files\NVIDIA GPU कंप्यूटिंग टूलकिट\CUDA\v9.0 मान के साथ मौजूद है, अगर इसे नहीं जोड़ा गया है।
9. अपने सिस्टम पर काम कर रहे टेंसरफ़्लो-जीपीयू का आनंद लें

मुझे एक ही समस्या का सामना करना पड़ा। मेरा विन्यास है:

• CUDA टूलकिट v9.0 (विजुअल स्टूडियो समर्थन के बिना स्थापित)
• Tensorflow-gpu v 1.12.0 (पाइप के साथ स्थापित)
• cudnn v7.4.1.5 CUDA v9.0 संगत।
• एनवीडिया GeForce 1070
• विंडोज 10 होम

लगभग एक दिन बिताने के बाद यह पता लगाने के बाद कि टेंसरफ़्लो को सही dll फ़ाइल क्यों नहीं मिली, मुझे एक गाइड मिला कि कैसे cudnn को स्थापित किया जाए, वैसे, यह उतना सरल नहीं है जितना लगता है। गाइड एनवीडिया द्वारा लिखा गया है और यहां आप मेरे द्वारा अनुसरण की जाने वाली क्रियाएं हैं।

1. एनवीडिया आधिकारिक साइट से डाउनलोड करें, आपके कॉन्फ़िगरेशन के लिए सही cudnn संस्करण।
2. फिर कुडा फ़ोल्डर निकालें, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप इसे कहां से निकालते हैं।
3. फ़ाइल एक्सप्लोरर खोलें और उस निर्देशिका पर जाएं जहां आपने CUDA स्थापित किया था, मेरे मामले में वह था C:/Program Files/NVIDIA GPU कंप्यूटिंग टूलकिट।
4. CUDA/v9.0/lib/x64. यहां आपको "cudnn.lib" नाम की फाइल डालनी है जिसे आप CUDA/lib/x64 (cudnn पैकेज, nVidia से डाउनलोड किया गया) के अंदर पा सकते हैं।
5. (बाएं cudnn पैकेज, दायां CUDA स्थापना पथ) के लिए प्रक्रिया दोहराएं:

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

1. अब आपको जांचना है कि पर्यावरण चर सही ढंग से सेट है या नहीं। सुनिश्चित करें कि CUDA_PATH चर, C:\Program Files\NVIDIA GPU कंप्यूटिंग टूलकिट\CUDA\v9.0 मान के साथ मौजूद है, अगर इसे नहीं जोड़ा गया है।
2. अपने सिस्टम पर काम कर रहे टेंसरफ़्लो-जीपीयू का आनंद लें

शुक्रिया! जिसने मेरी समस्या हल कर दी!
मेरा सिस्टम:
विंडोज 10
अजगर 3.6
कुडा टूलकिट v9.0
कुडन 7.4.2
ग्राफिक्स कार्ड: एनवीडिया p4000

v10 और उससे जुड़े cudnn को अनइंस्टॉल करने के बाद और फिर ऊपर बताए गए को इंस्टॉल करना और फिर (andpi314) से ट्यूटोरियल का अनुसरण करना
टेंसर फ्लो जीपीयू ऊपर और चल रहा है।

यह मेरी स्थिति है, cudnn की कॉपी और पेस्ट की जाँच करें, सुनिश्चित करें कि बिन, शामिल, लिब, तीन फ़ोल्डरों की फ़ाइल कॉपी और कूडा के एक ही पथ पर पेस्ट कर रही है, मैं सिस्टम पथ की जाँच के बाद, गलत पथ पर कॉपी करता हूँ cuda की, कॉपी करें और फिर से पेस्ट करें, फिर यह सही ढंग से चलता है।

ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "C:\Users\SPECTRE\Anaconda3\envs\tfpose\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", लाइन 58, में
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal आयात से *
फ़ाइल "C:\Users\SPECTRE\Anaconda3\envs\tfpose\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 28, में
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
फ़ाइल "C:\Users\SPECTRE\Anaconda3\envs\tfpose\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 24, swig_import_helper में
_mod = imp.load_module ('_pywrap_tensorflow_internal', fp, पथनाम, विवरण)
फ़ाइल "C:\Users\SPECTRE\Anaconda3\envs\tfpose\lib\imp.py", लाइन 243, load_module में
वापसी load_dynamic (नाम, फ़ाइल नाम, फ़ाइल)
फ़ाइल "C:\Users\SPECTRE\Anaconda3\envs\tfpose\lib\imp.py", लाइन ३४३, load_dynamic में
वापसी _लोड (कल्पना)
आयात त्रुटि: डीएलएल लोड विफल: निर्दिष्ट मॉड्यूल नहीं मिला।

उपरोक्त अपवाद को संभालने के दौरान, एक और अपवाद हुआ:

ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "", लाइन 1, इन
फ़ाइल "C:\Users\SPECTRE\Anaconda3\envs\tfpose\lib\site-packages\tensorflow__init__.py", लाइन 24, में
tensorflow.python से आयात pywrap_tensorflow # पाइलिंट: अक्षम = अप्रयुक्त-आयात
फ़ाइल "C:\Users\SPECTRE\Anaconda3\envs\tfpose\lib\site-packages\tensorflow\python__init__.py", लाइन 49, में
tensorflow.python से आयात pywrap_tensorflow
फ़ाइल "C:\Users\SPECTRE\Anaconda3\envs\tfpose\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", लाइन 74, में
आयात त्रुटि बढ़ाएं (संदेश)
आयात त्रुटि: ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "C:\Users\SPECTRE\Anaconda3\envs\tfpose\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", लाइन 58, में
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal आयात से *
फ़ाइल "C:\Users\SPECTRE\Anaconda3\envs\tfpose\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 28, में
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
फ़ाइल "C:\Users\SPECTRE\Anaconda3\envs\tfpose\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 24, swig_import_helper में
_mod = imp.load_module ('_pywrap_tensorflow_internal', fp, पथनाम, विवरण)
फ़ाइल "C:\Users\SPECTRE\Anaconda3\envs\tfpose\lib\imp.py", लाइन 243, load_module में
वापसी load_dynamic (नाम, फ़ाइल नाम, फ़ाइल)
फ़ाइल "C:\Users\SPECTRE\Anaconda3\envs\tfpose\lib\imp.py", लाइन ३४३, load_dynamic में
वापसी _लोड (कल्पना)
आयात त्रुटि: डीएलएल लोड विफल: निर्दिष्ट मॉड्यूल नहीं मिला।

मूल TensorFlow रनटाइम लोड करने में विफल।

मैं उसी स्थिति से मिला और मेरी कॉन्फ़िगरेशन है:
CUDA10
CUDA10 . के लिए cudnn v7.4
टेंसरफ़्लो-जीपीयू v1.12.0

मैं ऊपर दिए गए समाधान देखता हूं जो CUDA9 का सुझाव देते हैं, लेकिन मेरे GeForce कंट्रोलर में जानकारी मेरे GPU GTX1050Ti को केवल CUDA10 का समर्थन करती है (यह "NVIDIA CUDA 10.0.132 ड्राइवर" लिखता है, वास्तव में मुझे नहीं पता कि इसका क्या अर्थ है), मैं कैसे कर सकता हूं इसका समाधान करें?

मैंने CUDA9 और cuDNN 7.0.5 को फिर से स्थापित किया और कंप्यूटर को पुनरारंभ किया। संबंधित समस्या अभी दूर हो गई है।

@Asichhurter मेरे पास एक ही ग्राफिक कार्ड है और उपरोक्त संयोजन से कोई समस्या नहीं है।

समाधान ! यदि आप CUDA 10 के साथ TF चलाने का प्रयास कर रहे हैं

Tensorflow 1.12 CUDA 10 का समर्थन नहीं करता है, लेकिन रात का निर्माण करता है

2 समाधान हैं

1. TF 1.12 निकालें और रात्रिकालीन बिल्ड 1.13 . स्थापित करें
   पिप अनइंस्टॉल टेंसरफ्लो-जीपीयू
   पाइप स्थापित करें tf-nightly-gpu

वैकल्पिक समाधान: CUDA को 9.0 . पर डाउनग्रेड करें

CUDNN फ़ाइलों को CUDA स्थापना फ़ोल्डर में हर बार पुन: स्थापित करते समय सही स्थान पर कॉपी करने के बारे में याद रखें

मुझे एक ही समस्या थी, और बिना किसी किस्मत के लगभग 3 घंटे के लिए प्रस्तावित सुधारों में से अधिकांश की कोशिश की। हालाँकि मुझे शीर्ष पर kennedyCzar द्वारा पोस्ट मिली - और इसने मेरी समस्या को ठीक कर दिया ("ImportError: DLL लोड विफल: निर्दिष्ट मॉड्यूल नहीं मिला।") मैं पाठकों को इस दृष्टिकोण को आज़माने के लिए अत्यधिक प्रोत्साहित करता हूँ क्योंकि यह तेज़ और आसान है। मैं विशेष रूप से डॉ. डोनाल्ड किंगहॉर्न द्वारा संदर्भित ब्लॉग पोस्ट पर गया और निर्देशों का पालन किया।

16 अक्टूबर, 2018 से केनेडीज़ार की पोस्ट की कॉपी के लिए नीचे देखें:

विंडोज़ 10 पर टेंसरफ़्लो-जीपीयू का उपयोग करने की कोशिश करते समय मुझे एक ही समस्या थी।
चूंकि मैं इसे cuDNN10 पर काम नहीं कर सका..मैंने इसके बजाय 9 का उपयोग करने का विकल्प चुना ...

conda create --name tf-gpu
conda install -c aaronzs tensorflow-gpu
कोंडा इंस्टाल -सी एनाकोंडा क्यूडाटूलकिट
कोंडा इंस्टाल -सी एनाकोंडा कुडन
कोंडा केरस-जीपीयू स्थापित करें

आप https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/The-Best-Way-to-Install-TensorFlow-with-GPU-Support-on-Windows-10-Without-Installing-CUDA पर भी पूरी पोस्ट देख सकते हैं

डॉ डोनाल्ड किंगहॉर्न को श्रेय

मेरे पास CUDA 10 टेंसरफ़्लो-जीपीयू v1.12 के साथ चल रहा था। मैंने छोटे प्रिंट नहीं पढ़े और इस तरह याद किया कि यह संस्करण CUDA 10 के साथ काम नहीं करता था। CUDA 9 में डाउनग्रेड किया गया और यह अब काम करता है।

मेरे पास TensorFlow 1.12.0 के साथ एक ही समस्या थी और किसी भी समाधान ने मेरे लिए काम नहीं किया। फिर मैंने TensorFlow 1.10.0 में डाउनग्रेड किया और इस बार त्रुटि संदेश बहुत अधिक जानकारीपूर्ण था। इसने मुझे बताया कि cudart64_90.dll नहीं मिला जो C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin । इस विशिष्ट पथ को PATH चर में जोड़ने के बाद, यह बिना किसी त्रुटि के सुचारू रूप से चलता है।

यह मुझे आश्चर्यचकित करता है कि क्या TensorFlow में कोई बग है ताकि यह "बिन" सबफ़ोल्डर में नेविगेट करने में विफल हो जाए, यह देखते हुए कि C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 पहले से ही CUDA और CUDA_HOME जैसे कई पर्यावरण चर में मौजूद है, इसलिए इसे सक्षम होना चाहिए इसे खोजें।

दूसरे, यह मुझे आश्चर्यचकित करता है कि TensorFlow 1.12.0 में इतने कम सूचनात्मक त्रुटि संदेश क्यों हैं। 1.12.0 में यह सिर्फ इतना कहता है कि कुछ डीएलएल आयात नहीं किया जा सका। 1.10.0 में इसने मुझे दिखाया कि कौन सा डीएलएल गायब है और इसे पाथ में जोड़ने के लिए कामकाजी समाधान भी प्रस्तावित किया है। यह एक बेहतर त्रुटि प्रबंधन का तरीका है और मेरा सुझाव है कि आप उस व्यक्ति से प्रतिबद्धता पर दोबारा गौर करें जिसने सोचा था कि अस्पष्ट त्रुटि संदेश एक अच्छा विचार था।

समाधान ! यदि आप CUDA 10 के साथ TF चलाने का प्रयास कर रहे हैं

Tensorflow 1.12 CUDA 10 का समर्थन नहीं करता है, लेकिन रात का निर्माण करता है

2 समाधान हैं

1. TF 1.12 निकालें और रात्रिकालीन बिल्ड 1.13 . स्थापित करें
   पिप अनइंस्टॉल टेंसरफ्लो-जीपीयू
   पाइप स्थापित करें tf-nightly-gpu

वैकल्पिक समाधान: CUDA को 9.0 . पर डाउनग्रेड करें

CUDNN फ़ाइलों को CUDA स्थापना फ़ोल्डर में हर बार पुन: स्थापित करते समय सही स्थान पर कॉपी करने के बारे में याद रखें

इस समाधान की पुष्टि करें

tf-nightly-gpu . का उपयोग करें
जीतें 10 अंक
कूडा 10.0
अजगर 3.6.4
जीईफ़ोर्स 960M
cudnn64_7

मैं अंत में टेन्सरफ़्लो 1.12.0 और cudnn 7.4.1.5 के साथ 9.2 या 10.0 के बजाय cuda 9.0 स्थापित करके समस्या का समाधान करता हूं

लेकिन मैं cudnn7.0.5 के बजाय cudnn7.4.1.5 डाउनलोड करता हूं फिर भी इस त्रुटि का सामना करता हूं।
मेरी विन्यास निम्नलिखित:
क्यूडा 9.0
cudnn7.4.1
पाइप स्थापित टेंसरफ़्लो-जीपीयू == 1.12.0
अजगर 3.6.4
एनवीडिया जीफोर्स 1080TI

मैं अंत में टेन्सरफ़्लो 1.12.0 और cudnn 7.4.1.5 के साथ 9.2 या 10.0 के बजाय cuda 9.0 स्थापित करके समस्या का समाधान करता हूं

लेकिन मैं cudnn7.0.5 के बजाय cudnn7.4.1.5 डाउनलोड करता हूं फिर भी इस त्रुटि का सामना करता हूं।
मेरी विन्यास निम्नलिखित:
क्यूडा 9.0
cudnn7.4.1
पाइप स्थापित टेंसरफ़्लो-जीपीयू == 1.12.0
अजगर 3.6.4
एनवीडिया जीफोर्स 1080TI

अंतिम मैं इस मुद्दे को हल करने के लिए बेज़ल संस्करण को 0.20.0 (0.21.0 से) में डाउनग्रेड करता हूं। लेकिन मुझे नहीं पता कि आखिरी बेज़ल संस्करण के लिए संगत क्यों नहीं है।

कूडा 10.0
cudnn7.4.4.2
पाइप स्थापित करें tf-nightly-gpu
अजगर 3.6.4
एनवीडिया जीफोर्स 1070

यह काम करता है।

कूडा 10.0
cudnn7.4.4.2
पाइप स्थापित करें tf-nightly-gpu
अजगर 3.6.4
एनवीडिया जीफोर्स 1070

यह काम करता है।

यह अब मेरे लिए भी काम कर रहा है। इसके लिए धन्यवाद्।
बस एक नोट: मैं TF को ठीक से अनइंस्टॉल करने में असमर्थ था और उसका पायथन संस्करण कम था। मैंने पायथन को पूरी तरह से अनइंस्टॉल कर दिया और 3.6.4 के बजाय संस्करण 3.6.8 स्थापित किया।
फिर TF स्थापित करने के लिए pip install tf-nightly-gpu का उपयोग किया और अब काम कर रहा है

Microsoft बिल्ड टूल्स 2015 की स्थापना से मुझे इस समस्या में मदद मिलती है। यह अब काम करता है।

मुझे आपसे @damcclane की भी यही समस्या है। आपने कैसे हल किया?

Win10 x64, अजगर 3.6, cuda9 cudnn 7.0.5 के साथ और साथ ही Win10 x64, अजगर 3.7, cuda10 cudnn 7.3.1 के साथ

दोनों की एक ही समस्या है। मेरा ग्राफिक कार्ड Nvidia GeForce 1050 Ti . है

टेंसरफ़्लो अजगर 3.7 का समर्थन नहीं करता है आप एनाकोंडा के माध्यम से निचले अजगर के साथ एक अलग वातावरण बना सकते हैं

मेरे पास ठीक यही मुद्दा था। GPU सपोर्ट गाइड के अनुसार, मेरे पास CUDA और cuDNN के सभी सही संस्करण स्थापित हैं - CUDA 9.0 और cuDNN 7.4.2.24।

सभी निर्भरताओं को स्थापित करने के बाद मेरे लिए जो काम करना समाप्त हो गया, वह निम्नलिखित कमांड दर्ज कर रहा था:

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%

आपके cuDNN ज़िप से cuda फ़ोल्डर को C:\tools\ कॉपी किया जाना चाहिए।

आशा है कि यह मददगार था।

मैं भी वही मुद्दा देख रहा हूँ

नमस्ते दोस्तों, मैंने इस समस्या को कई बार देखा है और कुछ चीजों पर टिप्पणी कर सकता हूं।
जिनमें से सबसे पहले ऐसा लगता है कि जुपिटर नोटबुक खराब टेंसरफ़्लो कॉन्फ़िगरेशन (कर्नेल को रीसेट करने के बाद भी) को "होल्ड ऑन" कर सकते हैं, एक पूर्ण विराम और ज्यूपिटर की शुरुआत ने मेरे लिए इसे कम से कम एक बार हल किया।

अन्य सभी चीजें CUDA से संबंधित हैं। मैं अत्यधिक अनुशंसा करता हूं कि आप CUDA के सभी संस्करणों की स्थापना रद्द करें, फिर V10 स्थापित करें, और सुनिश्चित करें कि सही cudnn भी प्राप्त करें।

Cudnn को स्थापित करने के लिए, बस cuda फ़ोल्डर में सब कुछ कॉपी और पेस्ट करें, अपने cuda इंस्टाल में।

ये मूल रूप से इस त्रुटि के साथ सभी मुद्दे हैं। याद रखें कि आप nvcc --version टाइप करके cuda का परीक्षण कर सकते हैं और सुनिश्चित करें कि यह v10 लौटाता है। अगर यह कमांड काम नहीं करता है, तो इसका मतलब है कि आपका सेटअप cuda को ठीक से नहीं देख सकता है।

यदि आप समस्या देखते हैं, तो आप क्लाउड को tf-nightly इंस्टॉल करने का प्रयास करते हैं। इस तरह से आप समस्या का समाधान कर सकते हैं

### के लिए समाधान "ImportError: DLL लोड विफल: निर्दिष्ट प्रक्रिया नहीं मिल सका।"

जब आप numpy आयात करते हैं तो आपको यह त्रुटि मिलती है, है ना?
python -c "import numpy"

इसलिए एनाकोंडा फोल्डर में जाएं और एनाकोंडा के वातावरण के अनुसार साइट-पैकेज फोल्डर में जाएं। इसके बाद numpy.libs फोल्डर में जाएं। *.dll फ़ाइल हैं, है ना?

अब लिंक को .libs फ़ोल्डर में कॉपी करें और एनाकोंडा प्रांप्ट में "PATH" के साथ पथ दर्ज करें।
PATH=path\to\site-packages\numpy\.libs;%PATH%

अब numpy आयात करने के लिए फिर से जांचें।
python -c "import numpy"

अब यह सही काम कर रहा है?

स्थापना:

(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

कुछ नमूना कोड का आउटपुट:

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

पाइप tensorflow-gpu==1.10.0 . स्थापित करें

एक ऐसा संस्करण नहीं मिला जो आवश्यकता को पूरा करता हो tensorflow-gpu==1.10.0 (संस्करणों से: 1.13.0rc1, 1.13.0rc2)
tensorflow-gpu==1.10.0 . के लिए कोई मिलान वितरण नहीं मिला

पाइप tensorflow-gpu==1.10.0 . स्थापित करें

एक ऐसा संस्करण नहीं मिला जो आवश्यकता को पूरा करता हो tensorflow-gpu==1.10.0 (संस्करणों से: 1.13.0rc1, 1.13.0rc2)
tensorflow-gpu==1.10.0 . के लिए कोई मिलान वितरण नहीं मिला

यदि आप टेंसरफ़्लो-जीपीयू का पुराना संस्करण नहीं प्राप्त कर सकते हैं, तो सीयूडीए 9.0 और टेंसरफ़्लो-जीपीयू 1.13.0 का उपयोग करते समय मेरे पास एक ही डीएल समस्या थी। 10.0 स्थापित किया और ऐसा लगता है कि अब तक समस्या हल हो गई है। उसके आधार पर, निश्चित रूप से 1.13.0 को 9 के बजाय 10 की आवश्यकता है।

कूडा 10.0
cudnn7.4.4.2
पाइप स्थापित करें tf-nightly-gpu
अजगर 3.6.4
एनवीडिया जीफोर्स 1070

यह काम करता है।

मेरा भी यही विचार है
अजगर 3.6.7
जीईफ़ोर्स १०६०

मुझे numpy की समस्या थी, इसलिए सुनिश्चित करें कि numpy 1.16 का उपयोग करें। मुझे इसे पाइप से पुनः स्थापित करना पड़ा क्योंकि एनाकोंडा का संस्करण पुराना है।

एक ही समस्या है। मैं गैर-जीपीयू संस्करण टीएफ का उपयोग करता हूं, इसलिए मुझे लगता है कि यह एक कुडा या कुडन समस्या नहीं है?
अजगर 3.6.0
टीएफ 1.12.0
सुन्न 1.16.1
प्रोटोबफ 3.6.1

प्रोटोबफ 3.6 का प्रयोग न करें शायद यही समस्या है। मेरा मानना ​​​​है कि आप जिस नवीनतम का उपयोग कर सकते हैं वह है 3.3 वहां जीथब पर जाएं और पुराने संस्करण खोजें।

मैं कुछ ऐसा चला रहा हूं जो टीएफ 1.12 का उपयोग करता है, जिसके लिए प्रोटोबफ 3.6.1 की आवश्यकता होती है। ओह अच्छा....

समस्या _संस्करण संगतता_ के बारे में है। यह _tensorflow_ , _python_ , _cudnn_ और _cuda_ की संगतता के बारे में है। संस्करण संगतता इस पृष्ठ पर पाई जा सकती है। उदाहरण के लिए मेरे कंप्यूटर को लें।

व्यवस्था जानकारी:

ओएस प्लेटफार्म और वितरण: विंडोज 10 (मुझे नहीं लगता कि यह मायने रखता है।)
मोबाइल डिवाइस: कोई नहीं
TensorFlow से स्थापित: pip install
TensorFlow संस्करण: 1.4.0 ( महत्वपूर्ण )
पायथन संस्करण: 3.6 ( महत्वपूर्ण )
बेज़ल संस्करण: स्थापित नहीं है (मैं स्रोत कोड से संकलित नहीं कर रहा हूं, इसलिए मुझे इसकी आवश्यकता नहीं है।)
CUDA/cuDNN संस्करण: cuda_8.0.61_win10.exe, cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0.zip ( महत्वपूर्ण )
GPU मॉडल: Geforce GTX सीरीज (मुझे नहीं लगता कि यह मायने रखता है।)

समाधान:

उपरोक्त पृष्ठ में संस्करण संगतता तालिका के आधार पर। यह रेखा

tensorflow_gpu-1.4.0 | 3.5-3.6 | एमएसवीसी 2015 अपडेट 3 | सेमेक वी३.६.३ | 6 | 8
-- | -- | -- | -- | -- | --

मैं _python3.6_ .7 का उपयोग करता
मैंने _cuda8.0_ और _cudnnv6_ स्थापित किया है (जब आप इस ज़िप को अनज़िप करते हैं, तो इसमें _cudnn64_6.dll_ फ़ाइल होती है। और आपको cudnn64_6.dll को सही रास्ते पर रखना होगा) (अंतिम कॉलम में संख्या 8 CUDA संस्करणों की संख्या है) । पांचवें कॉलम में संख्या ६ cudnn संस्करणों की संख्या है)
तो, मैं _pip tensorflow-gpu==1.4.0_ स्थापित करता हूं और फिर tf के रूप में tensorflow आयात करता हूं , यह काम करता है।

मुझे यह समस्या इसलिए मिली क्योंकि जब मैंने पायथन और CUDA और cudnn संस्करणों को ठीक किया, तो टेंसरफ़्लो के निचले संस्करण को स्थापित करने से एक और त्रुटि हुई: cudnn64_*. डीएलएल फ़ाइल नहीं मिली।

निम्नलिखित चरण बताते हैं कि cuDNN निर्भर प्रोग्राम कैसे बनाया जाता है। निम्नलिखित अनुभागों में:
आपके CUDA निर्देशिका पथ को C:\Program Files\NVIDIA GPU कंप्यूटिंग टूलकिट\CUDA\v9.0 के रूप में संदर्भित किया जाता है
आपके cuDNN निर्देशिका पथ को कहा जाता है
अपने पर नेविगेट करेंcuDNN युक्त निर्देशिका।
cuDNN पैकेज को अनज़िप करें।
cudnn-9.0-windows7-x64-v7.zip
या
cudnn-9.0-windows10-x64-v7.zip
निम्न फ़ाइलों को CUDA टूलकिट निर्देशिका में कॉपी करें।
प्रतिलिपिcuda\bin\cudnn64_7.dll से C:\Program Files\NVIDIA GPU कंप्यूटिंग टूलकिट\CUDA\v9.0\bin.
प्रतिलिपिcuda\ शामिल\cudnn.h से C:\Program Files\NVIDIA GPU कंप्यूटिंग टूलकिट\CUDA\v9.0\include.
प्रतिलिपिcuda\lib\x64\cudnn.lib से C:\Program Files\NVIDIA GPU कंप्यूटिंग टूलकिट\CUDA\v9.0\lib\x64.

कुडन का दस्तावेज़ सही कुडन सेटअप तरीका देता है, जब मैं इस फ़ाइल को निर्दिष्ट स्थान पर रखता हूं, तो यह काम करता है
पूरा दस्तावेज़ https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html पर पाया जा सकता है।

यह मेरे लिए काम किया
विंडोज 10
अजगर 3.6.X (3.7 से डाउनग्रेड किया गया)
Tensorflow 1.12 (निश्चित रूप से 1.13.1 के साथ काम नहीं कर रहा है, डाउनग्रेड किया गया)
CUDA/cudnn 9.0 (सुनिश्चित करें कि उन फ़ाइलों को कॉपी करने के लिए @mxl1990 के चरण का पालन करें)

उपरोक्त सभी को धन्यवाद। मैं जल्द ही फिर से कोशिश करने वाला हूँ

मेरे पास लेखक के साथ एक ही सवाल है, और अब मैं इसे हल करता हूं।
विंडो 10
अजगर 3.6.2
जीपीयू आरटीएक्स2080
मेरी समस्या CUDA का संस्करण है और cudnn एक दूसरे के लिए उपयुक्त नहीं है।
2019/3/3 आज CUDA का नवीनतम संस्करण 10.1 है, लेकिन cudnn का कोई संगत संस्करण नहीं है।
इसलिए मैंने CUDA 10.0 को बदल दिया और टेंसरफ़्लो को फिर से स्थापित किया, यह अब काम करता है!

एक ही समस्या में भाग गया।

आप एनाकोंडा (अजगर 3.6) का उपयोग कर रहे हैं, तो अत्यधिक उपयोग करने के लिए सुझाव है कि conda के बजाय pip । यह आमतौर पर सब कुछ का ख्याल रखता है: 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

यदि आपने संस्करणों को पहले ही गड़बड़ कर दिया है, तो पैकेजों को हटाने के लिए conda remove या pip uninstall का उपयोग करने का प्रयास करें, जिसमें tensorflow-gpu और tensorflow । या एनाकोंडा को हटा दें और इसे पुनः स्थापित करें।

मेरे पास लेखक के साथ एक ही सवाल है, और अब मैं इसे हल करता हूं।
विंडो 10
अजगर 3.6.2
जीपीयू आरटीएक्स2080
मेरी समस्या CUDA का संस्करण है और cudnn एक दूसरे के लिए उपयुक्त नहीं है।
2019/3/3 आज CUDA का नवीनतम संस्करण 10.1 है, लेकिन cudnn का कोई संगत संस्करण नहीं है।
इसलिए मैंने CUDA 10.0 को बदल दिया और टेंसरफ़्लो को फिर से स्थापित किया, यह अब काम करता है!

@parkerdu उद्धारकर्ता! मेरा सिस्टम विंडोज 10 पर पायथन 3.7.1 चला रहा है और मेरा GPU RTX 2080 Ti है। मैंने केवल CUDA को 10.1 से 10.0 तक डाउनग्रेड किया था और अब यह काम करता है। लेकिन मैं थोड़ा उलझन में हूं कि आपका क्या मतलब है

CUDA का नवीनतम संस्करण 10.1 है, लेकिन cudnn का संगत संस्करण नहीं है।

चूंकि https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download के अनुसार फरवरी 25, 2019 को cuDNN का एक संस्करण जारी किया गया है। यह मेरे मामले में "पाइप इंस्टॉल टेंसरफ़्लो-जीपीयू" के माध्यम से स्थापित टेंसरफ्लो के नवीनतम संस्करण के साथ काम नहीं करता है लेकिन यह वहां है। मैं सोच रहा हूं कि यह क्यों नहीं है

कुडन का संगत संस्करण।

दोबारा, आपके समाधान के लिए धन्यवाद।

मेरे पास लेखक के साथ एक ही सवाल है, और अब मैं इसे हल करता हूं।
विंडो 10
अजगर 3.6.2
जीपीयू आरटीएक्स2080
मेरी समस्या CUDA का संस्करण है और cudnn एक दूसरे के लिए उपयुक्त नहीं है।
2019/3/3 आज CUDA का नवीनतम संस्करण 10.1 है, लेकिन cudnn का कोई संगत संस्करण नहीं है।
इसलिए मैंने CUDA 10.0 को बदल दिया और टेंसरफ़्लो को फिर से स्थापित किया, यह अब काम करता है!

@parkerdu उद्धारकर्ता! मेरा सिस्टम विंडोज 10 पर पायथन 3.7.1 चला रहा है और मेरा GPU RTX 2080 Ti है। मैंने केवल CUDA को 10.1 से 10.0 तक डाउनग्रेड किया था और अब यह काम करता है। लेकिन मैं थोड़ा उलझन में हूं कि आपका क्या मतलब है

CUDA का नवीनतम संस्करण 10.1 है, लेकिन cudnn का संगत संस्करण नहीं है।

चूंकि https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download के अनुसार फरवरी 25, 2019 को cuDNN का एक संस्करण जारी किया गया है। यह मेरे मामले में "पाइप इंस्टॉल टेंसरफ़्लो-जीपीयू" के माध्यम से स्थापित टेंसरफ्लो के नवीनतम संस्करण के साथ काम नहीं करता है लेकिन यह वहां है। मैं सोच रहा हूं कि यह क्यों नहीं है

कुडन का संगत संस्करण।

दोबारा, आपके समाधान के लिए धन्यवाद।

आप सही हैं! मैंने कुडन का नवीनतम संस्करण नहीं देखा है। आपकी बात के लिए धन्यवाद।

विभिन्न संस्करणों को स्थापित करने के घंटों के बाद मैं अंततः इसे काम करने में कामयाब रहा, यह मेरा अंतिम सेटअप है:

• पायथन 3.6.8
• टेंसरफ़्लो 1.13
• CUDA 10
• CUDA 10.0 . के लिए cuDNN v7.5.0 (फरवरी 21, 2019),

मैंने CUDA 10.1 के साथ कोशिश की, लेकिन काम नहीं किया, 10.0 पर स्विच किया और आखिरकार यह काम कर गया।

अजगर 3.7.2
टेंसरफ़्लो-जीपीयू 2.0.0a0
टेंसरबोर्ड 1.13.0
टेंसरफ़्लो-अनुमानक 1.13.0
CUDA 10.1
CUDA10.0 . के लिए cuDNN v7.5.0
विन10 x64
कृपया सहायता कीजिए

@ स्टीवन 12138 आप काम करने वाली पिछली पोस्ट का अनुसरण कर सकते हैं।
AFAIK, अजगर 3.7.X अजगर समर्थित नहीं है।

यह मेरे लिए विंडो 10 और GPU NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti के लिए काम करता है:
पायथन 3.5 (3.6 काम नहीं किया)
Tensorflow-gpu 1.13 (या tf-nightly-gpu)
CUDA 10
CUDA 10.0 . के लिए cuDNN
समस्या अजगर 3.6 का उपयोग करने के कारण थी। पायथन 3.5 का उपयोग करके इसे हल किया।

CUDA 9.0
कुडन 7.0.5
विंडोज 10
टीएफ 1.12.0
विफल ... कोई विचार नहीं

हल किया,
एक समस्या यह है कि पथ गलत है, मैंने इसे ठीक किया लेकिन समस्या अभी भी मौजूद है।
फिर मैं tf को 1.10.0 पर डाउनग्रेड करता हूं, और यह काम करता है।

एक ही समस्या में भाग गया।

आप एनाकोंडा (अजगर 3.6) का उपयोग कर रहे हैं, तो अत्यधिक उपयोग करने के लिए सुझाव है कि conda के बजाय pip । यह आमतौर पर सब कुछ का ख्याल रखता है: 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

यदि आपने संस्करणों को पहले ही गड़बड़ कर दिया है, तो पैकेजों को हटाने के लिए conda remove या pip uninstall का उपयोग करने का प्रयास करें, जिसमें tensorflow-gpu और tensorflow । या एनाकोंडा को हटा दें और इसे पुनः स्थापित करें।

इस आदमी ने एक दिन बचाया, धन्यवाद

मैं वर्चुअलएन्व का उपयोग अजगर 3.6.8 के साथ करता हूं, और बस चलाता हूं
pip install tensorflow-gpu

क्यूडा 9.0
क्यूडीएन 7.4.1 क्यूडा 9.0 . के लिए
अजगर 3.6.8
टेंसरफ़्लो 1.12.0
विजुअल सी ++ 2015 पुनर्वितरण

यह कॉन्फ़िगरेशन काम करता है।
ध्यान दें, टेंसरफ़्लो 1.13 इस कॉन्फ़िगरेशन के साथ मेरे लिए काम नहीं करता है।

======================= संपादित करें ===============
जैसा कि मैंने फिर से कोशिश की है।
यदि आप टेंसरफ़्लो 1.13.1 का उपयोग करना चाहते हैं, तो आप नीचे दिए गए कॉन्फ़िगरेशन का उल्लेख कर सकते हैं:
कूडा 10.0
cudnn 7.5.0 क्यूडा 10.0 . के लिए
अजगर 3.6.8
टेंसरफ़्लो 1.13.1
विजुअल C++ पुनर्वितरण 2015 या 2017

और मुझे लगता है, आधिकारिक साइट ने कहा कि टेंसरफ्लो अब केवल क्यूडा 9 का समर्थन करता है, लेकिन वास्तव में यह पहले से ही CUDA 10 में अपडेट है, आप जीथब पर रिलीज नोट पर पा सकते हैं।

इतनी सरलता, CUDA 9.0 (cudnn 7.4.1) == > tensorflow 1.12.0
CUDA 10.0 (सीआईडीएनएन 7.5.0) ==> टेंसरफ़्लो 1.13.1

अजगर 3.7.2
टेंसरफ़्लो-जीपीयू 2.0.0a0
टेंसरबोर्ड 1.13.0
टेंसरफ़्लो-अनुमानक 1.13.0
CUDA 10.1
CUDA10.0 . के लिए cuDNN v7.5.0
विन10 x64
काम नहीं किया

मुझे टर्मिनल पर कोई समस्या नहीं है, लेकिन मुझे pycharm पर यह समस्या है, मुझे आशा है कि मैं आपको एक संदर्भ दे सकता हूं।

विन10+पायथन 3.6+क्यूडा 10.0+कुडन 7.5+टेंसरफ्लो 1.13.1

मेरे पास एक ही मुद्दा था। मैंने इसे टेंसरफ़्लो-जीपीयू की स्थापना रद्द करके और कोंडा के माध्यम से पुनः स्थापित करके हल किया।

conda install tensorflow-gpu

मुझे एक समस्या है

लेखन त्रुटि: डिस्क्रिप्टर पूल में प्रोटो फ़ाइल नहीं बना सका!
"object_detection/protos/post_processing.proto" फ़ाइल के लिए अमान्य प्रोटो डिस्क्रिप्टर:
object_detection/protos/post_processing.proto: आयात "object_detection/protos/calibration.proto" लोड नहीं किया गया है।
object_detection.protos.PostProcessing.calibration_config: "object_detection.protos.CalibrationConfig" को "protos/calibration.proto" में परिभाषित किया गया लगता है, जिसे "object_detection/protos/post_processing.proto" द्वारा आयात नहीं किया जाता है। यहां इसका उपयोग करने के लिए, कृपया आवश्यक आयात जोड़ें।

मैंने अभी-अभी TensorFlow को 1.10.0 में डाउनग्रेड किया है और यह काम कर गया

pip install tensorflow-gpu==1.10.0

जब मैंने pip install tensorflow-gpu कमांड चलाया, तो 1.13.0 इंस्टॉल हो गया और मुझे त्रुटि मिली Win10: ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found । इसलिए मैंने @ 57ar7up के सुझाव के 1.10.0 को डाउनग्रेड करने का प्रयास किया। यह काम नहीं किया क्योंकि पाइप को आवश्यक .whl फ़ाइल नहीं मिली और कनेक्शन का समय समाप्त हो गया।

इसलिए मैंने @WuYunfan के दृष्टिकोण का अनुसरण किया और 1.12.0 काम किया।

मैं अंत में टेन्सरफ़्लो 1.12.0 और cudnn 7.4.1.5 के साथ 9.2 या 10.0 के बजाय cuda 9.0 स्थापित करके समस्या का समाधान करता हूं

अंत में मेरा सेटअप है:

• एनवीडिया जीटीएक्स 1070
• CUDA 9.0 4 पैच के साथ (यह स्थापित GeForce ड्राइवर 385.54)
• CuDNN v7.5.0.56 (CUDA 9.0 के लिए)
• टीएफ जीपीयू 1.12.0

मुझे लगता है कि 1.13.0 का उपयोग CUDA 10.0 . के लिए किया जाना है

पायथन 3.6.4 |एनाकोंडा कस्टम (64-बिट)| (डिफ़ॉल्ट, जनवरी १६ 2018, १०:२२:३२) [एमएससी v.१९०० ६४ बिट (एएमडी६४)] win32 पर
अधिक जानकारी के लिए "सहायता", "कॉपीराइट", "क्रेडिट" या "लाइसेंस" टाइप करें।

आयात टेंसरफ़्लो
ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "D:\MLandBigData\Anaconda3.5\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", लाइन 58, में
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal आयात से *
फ़ाइल "D:\MLandBigData\Anaconda3.5\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 28, में
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
फ़ाइल "D:\MLandBigData\Anaconda3.5\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 24, swig_import_helper में
_mod = imp.load_module ('_pywrap_tensorflow_internal', fp, पथनाम, विवरण)
फ़ाइल "D:\MLandBigData\Anaconda3.5\lib\imp.py", लाइन 243, load_module में
वापसी load_dynamic (नाम, फ़ाइल नाम, फ़ाइल)
फ़ाइल "D:\MLandBigData\Anaconda3.5\lib\imp.py", लाइन ३४३, load_dynamic में
वापसी _लोड (कल्पना)
आयात त्रुटि: डीएलएल लोड विफल:

उपरोक्त अपवाद को संभालने के दौरान, एक और अपवाद हुआ:

ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "", लाइन 1, इन
फ़ाइल "D:\MLandBigData\Anaconda3.5\lib\site-packagestensorflow__init__.py", लाइन 24, में
tensorflow.python से आयात pywrap_tensorflow # पाइलिंट: अक्षम = अप्रयुक्त-आयात
फ़ाइल "D:\MLandBigData\Anaconda3.5\lib\site-packagestensorflow\python__init__.py", पंक्ति 49, में
tensorflow.python से आयात pywrap_tensorflow
फ़ाइल "D:\MLandBigData\Anaconda3.5\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", लाइन 74, में
आयात त्रुटि बढ़ाएं (संदेश)
आयात त्रुटि: ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "D:\MLandBigData\Anaconda3.5\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", लाइन 58, में
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal आयात से *
फ़ाइल "D:\MLandBigData\Anaconda3.5\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 28, में
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
फ़ाइल "D:\MLandBigData\Anaconda3.5\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 24, swig_import_helper में
_mod = imp.load_module ('_pywrap_tensorflow_internal', fp, पथनाम, विवरण)
फ़ाइल "D:\MLandBigData\Anaconda3.5\lib\imp.py", लाइन 243, load_module में
वापसी load_dynamic (नाम, फ़ाइल नाम, फ़ाइल)
फ़ाइल "D:\MLandBigData\Anaconda3.5\lib\imp.py", लाइन ३४३, load_dynamic में
वापसी _लोड (कल्पना)
आयात त्रुटि: डीएलएल लोड विफल:

मूल TensorFlow रनटाइम लोड करने में विफल।

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

कुछ सामान्य कारणों और समाधानों के लिए। संपूर्ण स्टैक ट्रेस शामिल करें
मदद मांगते समय इस त्रुटि संदेश के ऊपर।

अजगर 3.7.1
टेंसरफ़्लो-जीपीयू 1.13.1

CUDA 8.0
CUDA 8.0 . के लिए cuDNN v7.1.4
विन10 x64

कृपया सहायता कीजिए

मैंने निम्नलिखित वातावरण के साथ स्रोत से टेंसरफ़्लो बनाया और काम किया:
अजगर 3.7.1
टेंसरफ़्लो-जीपीयू 1.13.1

CUDA 9.1
CUDA 9.1 . के लिए cuDNN v7.0.5
विन10 x64

मेरा त्रुटि संदेश कुछ पंक्तियों में कॉपी किया गया है। मैंने कुछ समाधानों की कोशिश की है जो अन्य लोगों के लिए काम कर रहे थे, लेकिन उन्होंने मेरे लिए काम नहीं किया। विशेष रूप से:
हमेशा अजगर 3.6.8 और विंडोज 10 और विजुअल स्टूडियो 2017 और क्वाड्रो एम1000एम जीपीयू
टेंसरफ़्लो-जीपीयू 1.13.1 . स्थापित करने के लिए प्रयुक्त पाइप
पढ़ने के बाद मुझे पता चला कि CUDA 10.1 (जिसे मैंने मूल रूप से आज़माया था) किसी भी चीज़ के साथ काम नहीं करता है, इसलिए मैंने CUDA 10.0 पर स्विच किया। CUDA 10.0 के साथ मैंने cudNN 7.4.2 और 7.5.0 की कोशिश की। न तो काम करता है, मेरे पास अभी भी CUDA 10.1 स्थापित है (क्या tensorflow स्वचालित रूप से दोनों को आज़माता है, या क्या मुझे इसे किसी तरह 10.0 का उपयोग करने के लिए सेट करने की आवश्यकता है?)

मैंने पहले कई बार टेंसरफ़्लो-जीपीयू को अनइंस्टॉल और रीइंस्टॉल किया है (सादा टेंसरफ़्लो भी - जो मेरे जीपीयू का पता नहीं लगाता है), हालांकि टेंसरफ़्लो-जीपीयू हमेशा मेरे परीक्षणों के लिए स्थापित किया गया था। यह मेरा पहली बार CUDA या cudNN के साथ काम कर रहा है, इसलिए मुझे 100% यकीन नहीं है कि मैंने cudNN को सही ढंग से "इंस्टॉल" किया है (निकाले गए cudNN फ़ोल्डर बिन से, lib और संबंधित फ़ाइल को Cuda bin, lib & inc पर कॉपी करें। फ़ोल्डर्स)। मैंने tf-nightly-gpu भी स्थापित किया, क्योंकि यह एक समाधान के साथ काम करता था।

त्रुटि संदेश:

पायथन 3.6.8rc1 (v3.6.8rc1: cc3e73212a, 12 दिसंबर 2018, 00:15:46) [MSC v.1900 64 बिट (AMD64)] win32 पर
अधिक जानकारी के लिए "सहायता", "कॉपीराइट", "क्रेडिट" या "लाइसेंस" टाइप करें।

tf . के रूप में टेंसरफ़्लो आयात करें
ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "C:\Users\601969\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", लाइन 58, में
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal आयात से *
फ़ाइल "C:\Users\601969\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 28, में
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
फ़ाइल "C:\Users\601969\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 24, swig_import_helper में
_mod = imp.load_module ('_pywrap_tensorflow_internal', fp, पथनाम, विवरण)
फ़ाइल "C:\Users\601969\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\imp.py", लाइन 243, load_module में
वापसी load_dynamic (नाम, फ़ाइल नाम, फ़ाइल)
फ़ाइल "C:\Users\601969\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\imp.py", लाइन 343, load_dynamic में
वापसी _लोड (कल्पना)
आयात त्रुटि: डीएलएल लोड विफल: निर्दिष्ट मॉड्यूल नहीं मिला।

उपरोक्त अपवाद को संभालने के दौरान, एक और अपवाद हुआ:

ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "", लाइन 1, इन
फ़ाइल "C:\Users\601969\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packagestensorflow__init__.py", लाइन 28, में
tensorflow.python से आयात pywrap_tensorflow # पाइलिंट: अक्षम = अप्रयुक्त-आयात
फ़ाइल "C:\Users\601969\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packagestensorflow\python__init__.py", लाइन 49, में
tensorflow.python से आयात pywrap_tensorflow
फ़ाइल "C:\Users\601969\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", लाइन 74, में
आयात त्रुटि बढ़ाएं (संदेश)
आयात त्रुटि: ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "C:\Users\601969\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", लाइन 58, में
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal आयात से *
फ़ाइल "C:\Users\601969\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 28, में
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
फ़ाइल "C:\Users\601969\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 24, swig_import_helper में
_mod = imp.load_module ('_pywrap_tensorflow_internal', fp, पथनाम, विवरण)
फ़ाइल "C:\Users\601969\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\imp.py", लाइन 243, load_module में
वापसी load_dynamic (नाम, फ़ाइल नाम, फ़ाइल)
फ़ाइल "C:\Users\601969\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\imp.py", लाइन 343, load_dynamic में
वापसी _लोड (कल्पना)
आयात त्रुटि: डीएलएल लोड विफल: निर्दिष्ट मॉड्यूल नहीं मिला।

वही मुद्दा। Win10 x64, अजगर 3.6, टेंसरफ़्लो-जीपीयू 1.12.0, CUDA 10.1 CUDNN 10.1 के साथ स्थापित।

मैं वर्चुअलएन्व का उपयोग अजगर 3.6.8 के साथ करता हूं, और बस चलाता हूं
pip install tensorflow-gpu

क्यूडा 9.0
क्यूडीएन 7.4.1 क्यूडा 9.0 . के लिए
अजगर 3.6.8
टेंसरफ़्लो 1.12.0
विजुअल सी ++ 2015 पुनर्वितरण

यह कॉन्फ़िगरेशन काम करता है।
ध्यान दें, टेंसरफ़्लो 1.13 इस कॉन्फ़िगरेशन के साथ मेरे लिए काम नहीं करता है।

======================= संपादित करें ===============
जैसा कि मैंने फिर से कोशिश की है।
यदि आप टेंसरफ़्लो 1.13.1 का उपयोग करना चाहते हैं, तो आप नीचे दिए गए कॉन्फ़िगरेशन का उल्लेख कर सकते हैं:
कूडा 10.0
cudnn 7.5.0 क्यूडा 10.0 . के लिए
अजगर 3.6.8
टेंसरफ़्लो 1.13.1
विजुअल C++ पुनर्वितरण 2015 या 2017

और मुझे लगता है, आधिकारिक साइट ने कहा कि टेंसरफ्लो अब केवल क्यूडा 9 का समर्थन करता है, लेकिन वास्तव में यह पहले से ही CUDA 10 में अपडेट है, आप जीथब पर रिलीज नोट पर पा सकते हैं।

इतनी सरलता, CUDA 9.0 (cudnn 7.4.1) == > tensorflow 1.12.0
CUDA 10.0 (सीआईडीएनएन 7.5.0) ==> टेंसरफ़्लो 1.13.1

धन्यवाद। मेरी समस्या का समाधान किया
मेरी सेटिंग
Win10 + अजगर 3.6.6 + GeForce GTX 1050 Ti (लीजन नोटबुक)
विजुअल स्टूडियो कम्युनिटी 2017 + CUDA 10.0 (cudnn 7.5.0) + टेंसरफ़्लो 1.13.1

कुल मिलाकर, टेंसरफ़्लो-जीपीयू (1.13.1) के लिए काम करने के लिए मूल सत्यापन परीक्षण प्राप्त करना एक बड़ी परीक्षा है - यह नहीं पता कि बिल्कुल बेकार डीएलएल लोड त्रुटि संदेश कहां से आता है ...

मेरे मापदंडों को ध्यान में रखते हुए (03/18/2019 तक) अगर यह किसी भी बहादुर आत्मा की मदद करता है!
आधार ढांचा: विंडोज 10 प्रो/64, एनाकोंडा 3-5.1.0 (पायथन 3.6.4),
विजुअल स्टूडियो 2017 [GPU=RTX2060]
असफल लक्ष्य सेटअप जो डीएलएल त्रुटि फेंकता है:
CUDA 10.1 + संगत cuDNN (7.5.0.56)
क्या काम करने लगता है (एनाकोंडा में numpy संस्करण के साथ मामूली गड़बड़ को हल करने के बाद)
CUDA 10.0 + cuDNN 7.4.1.5

मैंने CUDA 10.1 के साथ प्रयास किया, लेकिन सभी संस्करण संयोजनों ने काम नहीं किया, फिर मैंने CUDA 10.0 पर स्विच किया जैसा कि किसी ने सुझाव दिया और यह अंततः काम कर गया। तो मुझे लगता है कि समस्या CUDA 10.1 पर है।

मेरे सफल संस्करण संयोजन हैं:

CUDA 10.0 (CUDA 10.1 नहीं)
cuDNN v7.5.0 (फरवरी 21, 2019), CUDA 10.0 के लिए (CUDA 10.1 के लिए नहीं)
एनाकोंडा एनाकोंडा 2018.12 (पायथन 3.7 संस्करण के साथ, 64-बिट ग्राफिकल इंस्टालर)

फिर मैंने 2 संयोजनों का परीक्षण किया: पायथन 3.7.1 + टेन्सफोर्लो 1.13.1 और पायथन 3.68 + टेन्सफोर्लो 2.0.0-अल्फा0। वे दोनों काम करते हैं।

बीटीडब्ल्यू, मैंने इस्तेमाल किया
कोंडा टेंसरफ़्लो-जीपीयू स्थापित करें
की बजाय
पाइप टेंसरफ़्लो-जीपीयू स्थापित करें
टेंसरफ़्लो स्थापित करने के लिए जैसा कि किसी ने सुझाव दिया है।

आपको कामयाबी मिले।

मेरे पास एक ही समस्या थी (conda install tensorflow-gpu) समस्या का समाधान।
कूडा 10.0
कुडान 7.41.5 क्यूडा 10.0 . के लिए
अजगर 7.1

मैंने अभी-अभी TensorFlow को 1.10.0 में डाउनग्रेड किया है और यह काम कर गया

pip install tensorflow-gpu==1.10.0

हाँ, यह काम करता है। निशान!

मेरे पास लेखक के साथ एक ही सवाल है, और अब मैं इसे हल करता हूं।
विंडो 10
अजगर 3.6.2
जीपीयू आरटीएक्स2080
मेरी समस्या CUDA का संस्करण है और cudnn एक दूसरे के लिए उपयुक्त नहीं है।
2019/3/3 आज CUDA का नवीनतम संस्करण 10.1 है, लेकिन cudnn का कोई संगत संस्करण नहीं है।
इसलिए मैंने CUDA 10.0 को बदल दिया और टेंसरफ़्लो को फिर से स्थापित किया, यह अब काम करता है!

नमस्ते, मेरे पास अजगर 3.7 के साथ एक ही सेटअप है।
अब CUDA 10.1 का एक कुडन संस्करण है, हालांकि टेंसरफ़्लो-जीपीयू अभी भी काम नहीं करता है अगर मैं इसे पाइप से स्थापित करता हूं।
क्या आपने इसे स्वयं बनाया है?

संपादित करें: समस्या मिली। यहां तक ​​​​कि CUDA 10.1 का समर्थन करने के लिए nvidia से cudNN संस्करण भी है, CUDA 10.1 का समर्थन करने के लिए कोई अजगर पुस्तकालय नहीं है। यह पुस्तकालय tensorflow-gpu के साथ एक निर्भरता के रूप में स्थापित है, लेकिन केवल CUDA 10.0 का समर्थन करता है।

मैंने अभी नवीनतम कोंडा 3.7 स्थापित किया है
anaconda promt . में "conda install tensorflow-gpu" चलाएँ
पाथ चर के साथ कुडा, कुडान और मेस स्थापित करने की कोई आवश्यकता नहीं है
सब कुछ काम करता है

मैं पुष्टि कर सकता हूं कि CUDA 10.1 काम नहीं करता है। लेकिन फिर, टेंसरफ़्लो ने कभी दावा नहीं किया कि उसने ऐसा किया है और इसकी मार्गदर्शिका CUDA 10.0 डाउनलोड करने के लिए कहती है।

जो लोग इस संस्करण को नहीं ढूंढ पा रहे हैं, उनके लिए यह एनवीआईडीआईए अभिलेखागार में उपलब्ध है और यहां एक सीधा लिंक है: https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive

मेरी सेटिंग्स:

पायथन 3.6.5
CUDA 9.0
सीयूडीएनएन 7.41.5
टेंसरफ़्लो 1.12.0
टेंसरफ़्लो-जीपीयू 1.12.0

महान काम

नमस्ते,

एक ही समस्या का सामना करना पड़ रहा है!

क्या कोई निम्नलिखित के साथ _AMD Radeon HD7500M_ ग्राफिक एक्सेलेरेटर के लिए 'कार्यशील' env जानकारी प्रदान कर सकता है:

• विन10 प्रो, एफयू 1803
• I3 तीसरी पीढ़ी, 4GB
• CUDA देखें.10.0.130
• CUDNN देखें 7.3.1 के लिए 10.0_0
• एनाकोंडा3 (2018.12)
• पीई 3.7.1
• Tensorflow-gpu 1.13.1 - 'कोंडा' 'एनाकोंडा प्रॉम्प्ट' का उपयोग करके स्थापित करें

धन्यवाद!

टेंसरबोर्ड चलाने की कोशिश करते समय मुझे वही डीएलएल लोड विफल त्रुटि मिली, दूसरों को चलाने में कोई समस्या नहीं:

जीतें 10 अंक
टेंसरफ़्लो-जीपीयू 1.11.0
टेंसरबोर्ड 1.11.0
कुडन 7.1.4
cuda9.0_0
अजगर 3.6.3

मेरी सेटिंग्स:

विन10x64
टेंसरफ़्लो-जीपीयू 1.13.1
CUDA 10.1
CUDNN 7.5 cuda10.1 . के लिए
अजगर 3.7.1

और मुझे वही त्रुटि मिली!

टेंसरबोर्ड चलाने की कोशिश करते समय मुझे वही डीएलएल लोड विफल त्रुटि मिली, दूसरों को चलाने में कोई समस्या नहीं:

जीतें 10 अंक
टेंसरफ़्लो-जीपीयू 1.11.0
टेंसरबोर्ड 1.11.0
कुडन 7.1.4
cuda9.0_0
अजगर 3.6.3

मैंने साइबरपीसी को पाइप में अपग्रेड करके त्रुटि को ठीक किया क्योंकि डीएलएल लोड आयात त्रुटि साइबरपीसी आयात करते समय आती है

मेरी सेटिंग्स:

विन10x64
टेंसरफ़्लो-जीपीयू 1.13.1
CUDA 10.1
CUDNN 7.5 cuda10.1 . के लिए
अजगर 3.7.1

और मुझे वही त्रुटि मिली!

मैंने env बदल दिया है:
·टेंसरफ़्लो-जीपीयू 1.12.0
· सीयूडीए 9.0
CUDA9.0 के लिए कुडन 7.5
·पायथन३.६.८

अंत में, यह काम करता है!

क्या ऐसा है कि tf-gpu केवल 'NVIDIA' त्वरक के साथ काम करता है!

'RADEON' वाले - एक अलग lib/बिल्ड का उपयोग करने की आवश्यकता है!

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

मुझे उम्र लग गई लेकिन आखिरकार इस मुद्दे को मेरे पीसी पर हल कर दिया। सही cuDNN स्थापित नहीं होने और VS रेडिस्ट का मिश्रण नहीं था। ऊपर दिए गए लिंक में अपने पायथन संस्करण, सीपीयू और ग्राफिक्स कार्ड के लिए सही संस्करण खोजें।

धन्यवाद डीटॉपिंग256!!!

मेरे पास एक ही मुद्दा था। मैंने इसे टेंसरफ़्लो-जीपीयू की स्थापना रद्द करके और कोंडा के माध्यम से पुनः स्थापित करके हल किया।

conda install tensorflow-gpu

मैं एक नया वेनव बना रहा था और यहां निर्देशों का पालन करते हुए फिर से टेंसरफ्लो-जीपीयू डाउनलोड किया (https://www.tensorflow.org/install/pip)। हालाँकि, इसने नवीनतम स्थिर संस्करण (1.13) स्थापित किया जिससे समस्या हुई। मैंने conda का उपयोग करके tf-gpu स्थापित किया और उन्होंने tf-gpu संस्करण 1.12.0-h0d30ee6_0 के साथ संकुल को एक साथ स्थापित किया। मुझे लगता है कि 1.12v कम से कम मेरे लैपटॉप पर किसी भी समस्या का कारण नहीं बनता है।

एफवाईआई:
विन10x64
CUDA V10.1.105
अजगर 3.6.5
एनवीडिया जीपीयू 1070 मैक्स-क्यू

एक ही समस्या।
विन10 x64
क्यूडा 9.0.१७६
कुडन 7.0
अजगर 3.6.0
टेंसरफ़्लो-जीपीयू 1.13.0

@2019/04/16
मैंने सेटअप tensorflow-gpu-1.12 द्वारा समस्या का समाधान किया है, शायद नवीनतम संस्करण tensorflow-gpu-1.13 को cuda-10.0 की आवश्यकता है।

तेहरे मेरा सारांश है , लेकिन भाषा चीनी है।^_^

मेरे पास एक ही मुद्दा था। मैंने इसे टेंसरफ़्लो-जीपीयू की स्थापना रद्द करके और कोंडा के माध्यम से पुनः स्थापित करके हल किया।

conda install tensorflow-gpu

यह मेरे साथ भी काम किया है, मैं पिप के साथ tensorflow स्थापित किया है और फिर मैं इसे का उपयोग कर की स्थापना रद्द pip uninstall tensorflow-gpu और उसके बाद फिर से उपयोग करने के लिए स्थापित conda install tensorflow-gpu

माइक्रोसॉफ्ट विंडोज [संस्करण 6.3.9600]
(सी) 2013 माइक्रोसॉफ्ट कॉर्पोरेशन। सर्वाधिकार सुरक्षित।

सी:\उपयोगकर्ता\डेल>पायथन
पायथन 3.7.1 (डिफ़ॉल्ट, 10 दिसंबर 2018, 22:54:23) [एमएससी v.1915 64 बिट (एएमडी 64)] :: एना
कोंडा, इंक. win32 . पर
अधिक जानकारी के लिए "सहायता", "कॉपीराइट", "क्रेडिट" या "लाइसेंस" टाइप करें।

आईआईएमपीआरटी टेंसरफ़्लो
फ़ाइल "", लाइन 1
आईआईएमपीआरटी टेंसरफ़्लो
^
सिंटैक्स त्रुटी: अमान्य सिंटैक्स
आयात टेंसरफ़्लो
ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "C:\Users\Dell\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tenso
rflow.py", लाइन 58, in
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal आयात से *
फ़ाइल "C:\Users\Dell\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tenso
rflow_internal.py", लाइन 28, इंच
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
फ़ाइल "C:\Users\Dell\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tenso
rflow_internal.py", लाइन 24, swig_import_helper में
_mod = imp.load_module ('_pywrap_tensorflow_internal', fp, पथनाम, विवरण
आयन)
फ़ाइल "C:\Users\Dell\Anaconda3\lib\imp.py", लाइन 242, load_module में
वापसी load_dynamic (नाम, फ़ाइल नाम, फ़ाइल)
फ़ाइल "C:\Users\Dell\Anaconda3\lib\imp.py", लाइन ३४२, load_dynamic में
वापसी _लोड (कल्पना)
आयात त्रुटि: डीएलएल लोड विफल: निर्दिष्ट मॉड्यूल नहीं मिला।

उपरोक्त अपवाद को संभालने के दौरान, एक और अपवाद हुआ:

ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "", लाइन 1, इन
फ़ाइल "C:\Users\Dell\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow__init__.py", लाइन
24, इंच
tensorflow.python से आयात pywrap_tensorflow # पिलिंट: अक्षम = अप्रयुक्त-आईएम
बंदरगाह
फ़ाइल "C:\Users\Dell\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python__init__.py"
, लाइन ४९, in
tensorflow.python से आयात pywrap_tensorflow
फ़ाइल "C:\Users\Dell\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tenso
rflow.py", लाइन 74, in
आयात त्रुटि बढ़ाएं (संदेश)
आयात त्रुटि: ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "C:\Users\Dell\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tenso
rflow.py", लाइन 58, in
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal आयात से *
फ़ाइल "C:\Users\Dell\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tenso
rflow_internal.py", लाइन 28, इंच
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
फ़ाइल "C:\Users\Dell\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tenso
rflow_internal.py", लाइन 24, swig_import_helper में
_mod = imp.load_module ('_pywrap_tensorflow_internal', fp, पथनाम, विवरण
आयन)
फ़ाइल "C:\Users\Dell\Anaconda3\lib\imp.py", लाइन 242, load_module में
वापसी load_dynamic (नाम, फ़ाइल नाम, फ़ाइल)
फ़ाइल "C:\Users\Dell\Anaconda3\lib\imp.py", लाइन ३४२, load_dynamic में
वापसी _लोड (कल्पना)
आयात त्रुटि: डीएलएल लोड विफल: निर्दिष्ट मॉड्यूल नहीं मिला।

मूल TensorFlow रनटाइम लोड करने में विफल।

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

कुछ सामान्य कारणों और समाधानों के लिए। संपूर्ण स्टैक ट्रेस शामिल करें
मदद मांगते समय इस त्रुटि संदेश के ऊपर।

>

वर्तमान में यह एक स्थापित प्रक्रिया का कितना खेदजनक झमेला है!

यहां योगदानकर्ताओं के लिए धन्यवाद के साथ मुझे आखिरकार यह काम मिल गया है (मुझे लगता है!)

मैंने टेंसरफ़्लो पेज से सभी नियमित पीआईपी इंस्टॉल प्रक्रियाओं का पालन किया था और अपने नए विंडोज 10 डेस्कटॉप (एनवीआईडी ​​जीटीएक्स 1660) और एनाकोंडा पर एक नए पायथन 3.6 वातावरण के साथ इस संयोजन के साथ समाप्त हुआ था।

दहाई: १.१३.१
कुडा: 10.1
सीयूडीएनएन: 7.5

और आवश्यकतानुसार उन पुस्तकालयों को जोड़ने के लिए मेरे सिस्टम PATH को भी अपडेट किया (हालाँकि कुछ CUDA पथ पहले से ही वहाँ दिखाई दे रहे थे, संभवतः अब इसके इंस्टाल के हिस्से के रूप में, लेकिन यहाँ बताए अनुसार आवश्यकतानुसार और पथ जोड़े गए)।

जुपिटर में करने की कोशिश की:
tf . के रूप में टेंसरफ़्लो आयात करें

और त्रुटि मिली जो हर कोई देखता है:
आयात त्रुटि: डीएलएल लोड विफल: निर्दिष्ट मॉड्यूल नहीं मिला।

समाधान पर मेरा पहला प्रयास काम कर गया!

ऊपर @oshadaamila की सलाह के बाद

कोंडा निम्नलिखित संस्करणों में लाया:
दहाई: १.१३.१
कूडा: 10.0.130
सीयूडीएनएन: 7.3

आयात अब काम करता है और एक छोटा कोड परीक्षण ठीक चला:

a= tf.स्थिर(4)
b=tf.स्थिर(5)
सत्र = tf. सत्र ()
सी = ए + बी
प्रिंट ('योग =', sess.run (सी))

9 का उत्तर देता है।

मैंने सिस्टम पाथ पर्यावरण में कुछ भी नहीं बदला - सभी नए CUDA और cuDNN अब एनाकोंडा 3/पीकेजी फ़ोल्डर्स में स्थापित हैं, इसलिए पाइथन पर्यावरण में उन्हें अधिमानतः संदर्भित किया जाता है।

यह संभव है कि एनाकोंडा पर्यावरण के बाहर कुछ काम करने की कोशिश करने पर मुझे त्रुटियां होंगी लेकिन अभी के लिए मैं भी ऐसा करने की कोशिश कर रहा हूं।

TensorFlow 1.31.1 . के लिए

टेंसरफ़्लो/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

इसलिए वर्तमान CUDA संस्करण 10.0 है, लेकिन NVIDIA 10.1 देता है , CUDA10.0 और cudnn10.0 स्थापित करें, फिर cmd को पुनरारंभ करें, यह काम करेगा

पुराने संस्करण के लिए https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

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

यदि आपको RTX के लिए CUDA 10.0 का उपयोग करना है तो pip install tensorflow-gpu==1.13.1-rc2 आज़माएं। मेरे पास CUDA 10.0, cuDNN 7.5.0, अजगर 3.6 है और यह काम करता है!

मैंने इसे cuda 10.1 (मेरे पास tensorflow 2.0alpha btw) और cudnn 7.5.0.56 स्थापित करके तय किया है
अपने कंप्यूटर को पुनरारंभ करें या फिर आयात tensorflow-gpu काम नहीं करेगा

TF 1.13.1 और CUDA 10.1 के साथ समान समस्या का अवलोकन किया - CUDA 10.1 को हटाकर और CUDA 10.0 स्थापित करके तय किया गया।

मेरे पास एक ही मुद्दा था और CUDA 10.0 में अपग्रेड करने से इसे हल किया गया (टेंसरफ़्लो 1.13.1, GTX 1080ti)

CUDA 10.0 के लिए CUDA 10.0 और cuDNN 7.5 में डाउनग्रेड के माध्यम से हल किया गया

CUDA 10.0, cuDNN v7.5.0.56, Python 3.6.7 और tensorflow 1.13.1 में अपग्रेड करके हल किया गया।

यदि आप इस संयोजन के लिए जाने का प्रयास करते हैं, तो tensorflow और CUDA के किसी भी पिछले संस्करण को साफ़ या अनइंस्टॉल करना न भूलें। यदि आपके पास Python 3.7 है, और tensorflow 1.13.1 या कोई निचला संस्करण स्थापित करने का प्रयास कर रहा है, तो यह काम नहीं करेगा क्योंकि अभी तक tensorflow का कोई भी संस्करण Python 3.7 का समर्थन नहीं कर रहा है। पायथन 3.7 निकालें, और नए सिरे से शुरू करें।

नमस्ते, @utkalsinha क्या आपने स्रोत कोड से टेंसरफ़्लो स्थापित किया है? मैं CUDA 10.0, cuDNN v7.5.0.56, Python 3.6.6 और tensorflow 1.13.1 के तहत टेंसरफ़्लो स्रोत कोड संकलित करता हूं, लेकिन यह भी विफल रहा। हमारे बीच एकमात्र अंतर यह है कि मैं Python3.6.6 का उपयोग करता हूं जबकि आपका Python3.6.7 है

CUDA और cuDNN के लिए पर्यावरण चर जोड़ना न भूलें
SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU कंप्यूटिंग टूलकिट\CUDA\v10.0\bin;%PATH%
SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU कंप्यूटिंग टूलकिट\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64;%PATH%
SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU कंप्यूटिंग टूलकिट\CUDA\v10.0\include;%PATH%
पथ सेट करें = सी: \ toolscuda \ bin;% पथ%

एक ही समस्या है .. एक सप्ताह के बाद सभी हुक और बदमाश लगाने के बाद ... बस विंडोज डिफेंडर को निष्क्रिय कर दिया और यह काम कर गया

नमस्ते, @utkalsinha क्या आपने स्रोत कोड से टेंसरफ़्लो स्थापित किया है? मैं CUDA 10.0, cuDNN v7.5.0.56, Python 3.6.6 और tensorflow 1.13.1 के तहत टेंसरफ़्लो स्रोत कोड संकलित करता हूं, लेकिन यह भी विफल रहा। हमारे बीच एकमात्र अंतर यह है कि मैं Python3.6.6 का उपयोग करता हूं जबकि आपका Python3.6.7 है

@ asa008 : नहीं। मैंने पाइप के माध्यम से सीधे टेंसरफ़्लो-जीपीयू को pip install tensorflow-gpu==1.13.1 रूप में स्थापित किया है

उस पर कुछ समय बिताने के बाद, विंडोज 10 पर tensorflow==2.0.0-alpha0 लिए इंस्टॉल करने का प्रयास करें:

1. अजगर 3.6
2. CUDA v10.0
3. कुडन 7.4.1.5

उस पर कुछ समय बिताने के बाद, विंडोज 10 पर tensorflow==2.0.0-alpha0 लिए इंस्टॉल करने का प्रयास करें:

1. अजगर 3.6
2. CUDA v10.0
3. कुडन 7.4.1.5

एक ही CUDA और cuDNN के साथ प्रयुक्त Python 3.7.3 लेकिन समान DLL त्रुटि मिली।

मेरे अनुभव में (बहुत सारे परीक्षण और त्रुटि के बाद), विंडोज़ पर जीयूआई आधारित संपादक का उपयोग करके सीयूडीए पथ सेट करना सबसे अच्छा है।

मेरा सेटअप इस प्रकार है:

1. CUDA 10.0
2. नवीनतम उपलब्ध (एनवीडिया साइट पर दिए गए निर्देशों का पालन करें)
3. विंडोज़ में पर्यावरण चर संपादक का उपयोग करके पथ सेट करना।
   -> मेरे अनुभव में, कमांड लाइन पर "सेट पथ ..." का उपयोग करना अभी भी नए पथ भूल जाता है।
   -> मैंने भी Tensorflow को स्थापित करने से पहले पीसी को पुनरारंभ किया।
4. टेंसरफ़्लो v1.13
5. अजगर 3.6 . के साथ कोंडा पर्यावरण

मैंने टेंसरफ़्लो अल्फा पर यह कोशिश नहीं की है, उम्मीद है कि यह वही काम करता है।

मैंने अपने विंडोज 10 मशीन पर कई संयोजनों का परीक्षण किया, और ये परिणाम हैं:
विफल
टेंसरफ़्लो-जीपीयू == r1.13
अजगर 3.7.3
CUDA v10.1
कुडन 7.5.0.56

विफल
टेंसरफ़्लो-जीपीयू==२.०.०-अल्फ़ा०
अजगर 3.7.3
CUDA v10.1
कुडन 7.5.0.56

विफल
टेंसरफ़्लो-जीपीयू==२.०.०-अल्फ़ा०
अजगर 3.6.8
CUDA v10.1
कुडन 7.5.0.56

सफलता
टेंसरफ़्लो-जीपीयू==२.०.०-अल्फ़ा०
अजगर 3.6.8
CUDA v10.0
कुडन 7.4.1.5

यदि आपके पास यह समस्या है तो आप lib को tensorflow-gpu==1.10.0 पर डाउनग्रेड कर सकते हैं, आज के बेहतर संस्करणों में समस्याएँ हैं, यह समस्या विंडोज़ में आम है।
पीडी. उसके बाद आपको इस lib का सही तरीके से उपयोग करने के लिए CUDA की आवश्यकता है।

लिनक्स के बारे में क्या, क्या टेंसरफ़्लो उच्च संस्करण अधिक स्थिर हैं?

कृपया मदद करें

चेतावनी: टेंसरफ़्लो :C:\Users\HP\Anaconda3\envstensorflow\lib\site-packagestensorflow\python\training\saver.py:1266 से: checkpoint_exists (tensorflow.python.training.checkpoint_management से) पदावनत है और इसमें हटा दिया जाएगा एक भविष्य का संस्करण।

ओपन ...\Python37\Lib\site-packagestensorflow\python\_pywrap_tensorflow_internal.pyd डिपेंडेंसी वॉकर का उपयोग करें, यह आपको DLL डिपेंडेंसी ट्री दिखाएगा, आप पाएंगे कि कौन सा DLL समस्या का कारण बनता है। TensorFlow हमेशा विशिष्ट CUDA संस्करण से जुड़ा होता है।

यहाँ वही, Win10 Pro x64, Python 3.6.8, Tensorflow-gpu 1.13.1, cuDNN 7.5.1.10, CUDA 10.1, ड्राइवर 430.64

मेरी स्थापना:

विंडोज़ 10.0.17763.134 x64
NVIDIA चालक ४१६.९२
CUDA 10.0.130
CUDA 10.0 . के लिए CUDNN 7.4.1.5
पायथन 3.6.7
GeForce GTX 1080 Ti

इस त्रुटि का कारण यह प्रतीत होता है कि लोग Tcl/Tk समर्थन के बिना Python स्थापित कर रहे हैं, यह महसूस नहीं कर रहे हैं कि SWIG और मॉड्यूल आयात के लिए Tcl आवश्यक है। मैंने अभी इसका परीक्षण किया है और मेरे मामले में टीसीएल/टीसी जोड़ने के लिए पायथन इंस्टॉलेशन को संशोधित करने के लिए पर्याप्त नहीं था - मुझे सब कुछ हटाना पड़ा और स्क्रैच से इंस्टॉल करना पड़ा और अब मुझे अब त्रुटि नहीं मिल रही है।

TL; DR - चयनित Tcl/Tk विकल्प के साथ Python को पूरी तरह से हटा दें और पुनर्स्थापित करें।

@levicki cuda और cudnn संस्करण के आधार पर, मैंने tf आधिकारिक वेबसाइट के अनुसार पथ भी निर्धारित किया है,
SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU कंप्यूटिंग टूलकिट\CUDA\v10.0\bin;%PATH% SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU कंप्यूटिंग टूलकिट\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64 ;%PATH% SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU कंप्यूटिंग टूलकिट\CUDA\v10.0\include;%PATH% SET PATH=C:\toolscuda\bin;%PATH% (C में टूल नहीं मिल रहा है) , बस इसे अनदेखा करें)
मैंने tensorflow2 अल्फा को सफलतापूर्वक स्थापित किया, जिस तरह से मेरा कॉन्फ़िगरेशन है:

विंडोज़ 10.0.17763.134 x64
NVIDIA चालक ४१६.९२
CUDA 10.0.130
CUDA 10.0 . के लिए CUDNN 7.4.1.5
पायथन 3.5.2
GeForce टाइटन xp x4

अगर अभी भी काम नहीं कर रहा है, तो मैंने तकिया को फिर से स्थापित किया और फिर tf2 को फिर से स्थापित किया, उम्मीद है कि यह मददगार होगा।

यहाँ वही, Win10 Pro x64, Python 3.6.8, Tensorflow-gpu 1.13.1, cuDNN 7.5.1.10, CUDA 10.1, ड्राइवर 430.64

हो सकता है कि आपको CUDA 10.0 का उपयोग करना चाहिए, न कि 10.1。मैंने अपने पीसी पर इस समस्या को हल किया है, आप इसे इस तरह से डिपेंडेंसी वॉकर का उपयोग करके सत्यापित कर सकते हैं:

मूल रूप से CUDA 9 काम कर रहा था, मैंने tensorflow-gpu 1.13.1 अपडेट किया और यह रिपोर्ट किया कि डीएलएल नहीं मिला।
फिर tensorflow-gpu को कई संस्करणों में डाउनग्रेड करने का प्रयास किया, लेकिन फिर भी रिपोर्ट की गई कि डीएलएल नहीं मिला।
फिर मैंने CUDA10.1 update1 और cudnn 7.5.1.10 (दोनों नवीनतम संस्करण) को अपडेट किया, यह रिपोर्ट करता है कि डीएलएल नहीं मिला।
फिर tensorflow-gpu डाउनग्रेड करने का प्रयास किया, फिर भी रिपोर्ट की गई कि डीएलएल नहीं मिला।
फिर dependency Walker , लेकिन यह ऐप खुलने पर अटक गया (मैं win10 का उपयोग कर रहा हूं)
फिर मैंने dependency Walker और _pywrap_tensorflow_internal.pyd को win7 डिवाइस पर कॉपी किया, पुष्टि की कि इसे CUBLAXX_100.DLL पर निर्भरता की आवश्यकता है।
तब मैंने CUDA10.0 स्थापित किया और यह काम करता है।

मैं कहूंगा कि यह एक अच्छा अनुभव नहीं है हर बार जब मैं tensorflow-gpu स्थापित करता हूं।
एक साधारण DLL missing बजाय स्पष्ट संदेश और सुझाव की आवश्यकता है

+1। Qinst64 जैसी ही समस्या।

क्या कोई मुझे कूडा 10.0 की एक प्रति दे सकता है? cuda 10.0 मिटा दिया गया है, आधिकारिक साइट पर केवल 10.1 का एक संस्करण उपलब्ध है। धन्यवाद!

भूल जाओ कि मेरा सिस्टम windows10 है।धन्यवाद!

ओह, मुझे मिल गया, उम्मीद है कि किसी को भी मदद मिल सकती है!
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

मुझे एक ही समस्या का सामना करना पड़ा, यह पता चला कि मैंने बस कुडन स्थापित नहीं किया है (जैसा कि मैंने सोचा था कि इसे सीयूडीए स्थापित करके शामिल किया जाएगा, यह पता चला कि यह नहीं है)
इंस्टालेशनगाइड यहां पाया जा सकता

@ymodak चूंकि सभी संभावित पायथन + सीयूडीए + सीयूडीएनएन संस्करणों के लिए टेंसरफ्लो बिल्ड प्रदान करना असंभव प्रतीत होता है, क्या आप कम से कम त्रुटि संदेश में सुधार करने पर विचार करेंगे:

1. डीएलएल का नाम जो नहीं मिल सकता है यदि आप इसे गतिशील रूप से लोड कर रहे हैं

या:

1. स्थिर रूप से लोड किए गए डीएलएल का नाम जो असंतुष्ट निर्भरता श्रृंखला के कारण लोड करने में विफल रहा?

सफलता
टेंसरफ़्लो-जीपीयू == 1.10.0
अजगर 3.6.8
CUDA v9.0
कुडन 7.6.0
इसने अंततः मेरी ऑटोकरस स्थापना समस्या को हल कर दिया

सफलता

• विंडोज 10 होम 64 बिट
• CUDA टूलकिट 10.0 (सितंबर 2018)
• CUDA 10.0 . के लिए cuDNN v7.6.0 (20 मई, 2019) डाउनलोड करें
• पायथन 3.7.3 विंडोज एएमडी 64
• टेंसरफ़्लो-जीपीयू 1.13.1

क्या हम Radeon ग्राफिक कार्ड में cuda और cudnn स्थापित कर सकते हैं?

शनिवार, 6 अप्रैल 2019, रात 10:22 बजे जेड बैक्सटर, नोटिफिकेशन @github.com ने लिखा:

वर्तमान में यह एक स्थापित प्रक्रिया का कितना खेदजनक झमेला है!

यहां योगदानकर्ताओं के लिए धन्यवाद के साथ मैंने आखिरकार इसे काम कर लिया है (I
सोच!)

मैंने टेंसरफ़्लो से सभी नियमित पीआईपी इंस्टॉल प्रक्रियाओं का पालन किया था
पृष्ठ और मेरे नए विंडोज 10 डेस्कटॉप पर इस संयोजन के साथ समाप्त हो गया था
(एनवीडी जीटीएक्स १६६०):

दहाई: १.१३.१
कुडा: 10.1
सीयूडीएनएन: 7.5

और आवश्यकतानुसार उन पुस्तकालयों को जोड़ने के लिए मेरे सिस्टम पाथ को भी अपडेट किया (हालांकि
कुछ CUDA पथ पहले से ही वहां दिखाई दे चुके थे, संभवत: इसके भाग के रूप में
अभी स्थापित करें, लेकिन आवश्यकतानुसार और पथ जोड़े गए जैसा कि यहां वर्णित है
https://www.tensorflow.org/install/gpu#windows_setup )।

जुपिटर में करने की कोशिश की:
tf . के रूप में टेंसरफ़्लो आयात करें

और त्रुटि मिली जो हर कोई देखता है:
आयात त्रुटि: डीएलएल लोड विफल: निर्दिष्ट मॉड्यूल नहीं मिला।

समाधान पर मेरा पहला प्रयास काम कर गया!

@oshadaamila की सलाह के बाद https://github.com/oshadaamila
ऊपर
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment-४७८८५५३८७
मैंने PiP टेंसरफ़्लो को अनइंस्टॉल किया और Conda का उपयोग करके पुनः इंस्टॉल किया।

कोंडा निम्नलिखित संस्करणों में लाया:
दहाई: १.१३.१
कूडा: 10.0.130
सीयूडीएनएन: 7.3

आयात अब काम करता है और एक छोटा कोड परीक्षण ठीक चला:

a= tf.स्थिर(4)
b=tf.स्थिर(5)
सत्र = tf. सत्र ()
सी = ए + बी
प्रिंट ('योग =', sess.run (सी))

9 का उत्तर देता है।

मैंने सिस्टम पाथ पर्यावरण में कुछ भी नहीं बदला - सभी नए
CUDA और cuDNN अब Anaconda3/pkgs फोल्डर में इंस्टाल हो गए हैं, इसलिए वे प्रतीत होते हैं
जब एक अजगर वातावरण में अधिमानतः संदर्भित किया जाना है।

यह संभव है कि अगर बाहर कुछ काम करने की कोशिश कर रहा है तो मुझे त्रुटियां होंगी
एनाकोंडा पर्यावरण लेकिन अभी के लिए मैं भी ऐसा करने की कोशिश कर रहा हूं।

-
आप इसे प्राप्त कर रहे हैं क्योंकि आपने टिप्पणी की थी।
इस ईमेल का सीधे उत्तर दें, इसे GitHub पर देखें
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment-480519001 ,
या थ्रेड को म्यूट करें
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/Auda9lPIPF0BJa_NUNfnkhqoHPcvmTwCks5veNC2gaJpZM4XLOd-
.

क्या हम रैडॉन ग्राफिक कार्ड में कूडा स्थापित कर सकते हैं?

रविवार, 14 अप्रैल 2019, सुबह 8:38 बजे उत्कल सिन्हा, नोटिफिकेशन @github.com
लिखा था:

CUDA 10.0, cuDNN v7.5.0.56, Python 3.6.7 और . में अपग्रेड करके हल किया गया
टेंसरफ़्लो 1.13.1।

टेंसरफ़्लो के किसी भी पिछले संस्करण को साफ़ या अनइंस्टॉल करना न भूलें और
CUDA यदि आप इस संयोजन के लिए जाने का प्रयास करते हैं। यदि आपके पास पायथन 3.7 है, और
tensorflow 1.13.1 या किसी निचले संस्करण को स्थापित करने का प्रयास कर रहा है, तो यह नहीं होगा
काम करें क्योंकि अभी तक टेंसरफ़्लो का कोई भी संस्करण पायथन 3.7 का समर्थन नहीं कर रहा है।
पायथन 3.7 निकालें, और नए सिरे से शुरू करें।

-
आप इसे प्राप्त कर रहे हैं क्योंकि आपने टिप्पणी की थी।
इस ईमेल का सीधे उत्तर दें, इसे GitHub पर देखें
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment-482915167 ,
या थ्रेड को म्यूट करें
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/Auda9j9qH1-Z_UgS8jT6-hZZD4xwlzISks5vgpuugaJpZM4XLOd-
.

@रूपहतश्री जीपीयू

नीचे दिए गए लिंक की जाँच करें। CUDA® कंप्यूट क्षमता 3.5 या उच्चतर के साथ NVIDIA® GPU कार्ड
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

एक ही समस्या थी, लेकिन CUDA 10.0, CUDNN 7, Python 3.6.8, और TensorFlow 1.13 का उपयोग करना अब काम करता है।

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

विंडोज 10
सीयूडीएनएन 7.5.0
CUDA 9.0.१७६
टेंसरफ़्लो-जीपीयू 1.10.0
एनाकोंडा पायथन 3.6.2

ठीक है!!!

विंडोज 8.1
CUDA 10.0 . के लिए cuDNN 7.6.0
विंडोज 7 के लिए CUDA 10.0
टेंसरफ़्लो-जीपीयू 1.13.1
एनाकोंडा पायथन 3.7+

ठीक है!!!!

@pishangujeniya

• विंडोज 10 होम 64 बिट
• CUDA टूलकिट 10.0 (सितंबर 2018)
• CUDA 10.0 . के लिए cuDNN v7.6.0 (20 मई, 2019) डाउनलोड करें
• पायथन 3.7.3 विंडोज एएमडी 64
• टेंसरफ़्लो-जीपीयू 1.13.1

मैं पिछले कुछ दिनों से टेंसरफ़्लो स्थापित करने का प्रयास कर रहा हूँ, और मैंने इन सभी कॉन्फ़िगरेशनों को लगभग आज़माया है। यह मेरे लिए काम किया। बहुत - बहुत धन्यवाद।

यहां मैं अपना समाधान पोस्ट करता हूं:
मैं भी समस्या का सामना करता हूं（ ImportError: DLL लोड विफल: देशी TensorFlow रनटाइम लोड करने में विफल । मैंने lfd.uci की ओर रुख किया और एक और संकलित पुराना संस्करण tensorflow1.9 डाउनलोड किया, और फिर इसे स्थानीय रूप से स्थापित किया। यह काम करता है ।

• विन10 x64
• cuda10.1 कुडन 7.5
• anaconda3 2019.3 python3.7 . के साथ

ऐसा लगता है कि TensorFlow 1.13.1 के साथ, केवल CUDA 10 काम करेगा (और CUDA 10.1 नहीं)। @pishangujeniya द्वारा साझा किए गए कॉन्फ़िगरेशन ने काम किया।

CUDA टूलकिट 10.0 (सितंबर 2018)
CUDA 10.0 . के लिए cuDNN v7.6.0 (20 मई, 2019) डाउनलोड करें

मेरा विन्यास निम्नलिखित के साथ काम करता है:

टेंसरफ़्लो-जीपीयू == 1.14.0
अजगर 3.6.8
CUDA v10.0
कुडन 7.4.1.5

मैं एनाकोंडा में TensorFlow चला रहा हूं और इस मुद्दे पर भी भागा हूं। यह TensorFlow, CUDA, और cuDNN के संस्करणों के बीच संगतता मुद्दों से संबंधित है। एनाकोंडा का नवीनतम कुडाटूलकिट स्वचालित रूप से TF v1.13 के लिए CUDA और cuDNN के सही संस्करणों को डाउनलोड और इंस्टॉल करता है। आप CUDA और cuDNN को मैन्युअल रूप से स्थापित करने के बजाय cudatoolkit का उपयोग कर सकते हैं।

मैं इस मुद्दे को हल करने में सक्षम था:
1) एनाकोंडा को अनइंस्टॉल करना, फिर एनाकोंडा का नवीनतम संस्करण डाउनलोड करना और इंस्टॉल करना
2) नया आभासी वातावरण बनाना और "conda install tensorflow-gpu" का उपयोग करना (स्वचालित रूप से CUDA और cuDNN भी स्थापित करता है)
3) परियोजना के लिए इस माहौल में काम करना

सबको धन्यवाद। 10.1 टूलकिट उसी त्रुटि के साथ विफल होता रहा, लेकिन 10.0 ने एक आकर्षण की तरह काम किया।

मैंने इसे cuda10.1 की स्थापना रद्द करके और cuda 10.0 . स्थापित करके इसे ठीक किया

मैं एनाकोंडा में TensorFlow चला रहा हूं और इस मुद्दे पर भी भागा हूं। यह TensorFlow, CUDA, और cuDNN के संस्करणों के बीच संगतता मुद्दों से संबंधित है। एनाकोंडा का नवीनतम कुडाटूलकिट स्वचालित रूप से TF v1.13 के लिए CUDA और cuDNN के सही संस्करणों को डाउनलोड और इंस्टॉल करता है। आप CUDA और cuDNN को मैन्युअल रूप से स्थापित करने के बजाय cudatoolkit का उपयोग कर सकते हैं।

मैं इस मुद्दे को हल करने में सक्षम था:

1. एनाकोंडा को अनइंस्टॉल करना, फिर एनाकोंडा के नवीनतम संस्करण को डाउनलोड और इंस्टॉल करना
2. नया आभासी वातावरण बनाना और "conda install tensorflow-gpu" का उपयोग करना (स्वचालित रूप से CUDA और cuDNN भी स्थापित करता है)
3. परियोजना के लिए इस माहौल में काम करना

तमाम परीक्षणों के बाद इस उत्तर ने मेरा दिन बना दिया। 'conda install tensorflow-gpu' 1.12 पर tensorflow को लॉक करता है और सभी निर्भरता मुद्दों को हल करता है।

मैंने एक ही मुद्दे का सामना किया है .....

सी:\एनाकोंडा3>पायथन
पायथन 3.7.1 (डिफ़ॉल्ट, 28 अक्टूबर 2018, 08:39:03) [एमएससी v.1912 64 बिट (एएमडी 64)] :: एनाकोंडा, इंक। Win32 पर
अधिक जानकारी के लिए "सहायता", "कॉपीराइट", "क्रेडिट" या "लाइसेंस" टाइप करें।

tf . के रूप में टेंसरफ़्लो आयात करें
ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "C:\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", लाइन 58, में
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal आयात से *
फ़ाइल "C:\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 28, में
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
फ़ाइल "C:\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 24, swig_import_helper में
_mod = imp.load_module ('_pywrap_tensorflow_internal', fp, पथनाम, विवरण)
फ़ाइल "C:\Anaconda3\lib\imp.py", लाइन २४२, load_module में
वापसी load_dynamic (नाम, फ़ाइल नाम, फ़ाइल)
फ़ाइल "C:\Anaconda3\lib\imp.py", लाइन ३४२, load_dynamic . में
वापसी _लोड (कल्पना)
ImportError: DLL लोड विफल: एक डायनेमिक लिंक लाइब्रेरी (DLL) इनिशियलाइज़ेशन रूटीन विफल रहा।

उपरोक्त अपवाद को संभालने के दौरान, एक और अपवाद हुआ:

ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "", लाइन 1, इन
फ़ाइल "C:\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow__init__.py", लाइन 28, में
tensorflow.python से आयात pywrap_tensorflow # पाइलिंट: अक्षम = अप्रयुक्त-आयात
फ़ाइल "C:\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python__init__.py", पंक्ति 49, में
tensorflow.python से आयात pywrap_tensorflow
फ़ाइल "C:\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", लाइन 74, में
आयात त्रुटि बढ़ाएं (संदेश)
आयात त्रुटि: ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "C:\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", लाइन 58, में
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal आयात से *
फ़ाइल "C:\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 28, में
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
फ़ाइल "C:\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 24, swig_import_helper में
_mod = imp.load_module ('_pywrap_tensorflow_internal', fp, पथनाम, विवरण)
फ़ाइल "C:\Anaconda3\lib\imp.py", लाइन 242, load_module में
वापसी load_dynamic (नाम, फ़ाइल नाम, फ़ाइल)
फ़ाइल "C:\Anaconda3\lib\imp.py", लाइन ३४२, load_dynamic . में
वापसी _लोड (कल्पना)
ImportError: DLL लोड विफल: एक डायनेमिक लिंक लाइब्रेरी (DLL) इनिशियलाइज़ेशन रूटीन विफल रहा।

मूल TensorFlow रनटाइम लोड करने में विफल।

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

कुछ सामान्य कारणों और समाधानों के लिए। संपूर्ण स्टैक ट्रेस शामिल करें
मदद मांगते समय इस त्रुटि संदेश के ऊपर।

कुछ दिलचस्प पता चला जिससे आप में से कुछ लोगों को मदद मिलनी चाहिए जो एनाकोंडा का उपयोग कर रहे हैं।

सिस्टम युक्ति:
विधवाएं 10
पायथन 3.7.3
कूडा 10.0
कोंडा के साथ स्थापित कुडन और कपटी

संस्थापन के दौरान सिस्टम पथ में एनाकोंडा जोड़कर (कोई भी अनुशंसित/डिफ़ॉल्ट सेटिंग नहीं) मैं tf चलाने में असमर्थ था। विकल्प का चयन किए बिना इसे पुनः स्थापित करने से यह समस्या हल हो गई।

मुझे लगता है कि यह cudnn64_7.dll फ़ाइल को इंगित करने से संबंधित हो सकता है, विंडोज़ पर स्थापना के बाद इसे cuDNN64_7.dll को इंगित करने की आवश्यकता है। इसे नीचे जोड़ने का निर्देश:

• विंडोज़ 10 सर्च बॉक्स में पाथ टाइप करें
• सेटिंग्स खोलें: नियंत्रण कक्ष से सिस्टम पर्यावरण चर संपादित करें
• उन्नत टैब में, पर्यावरण चर पर क्लिक करें…
• अपने-उपयोगकर्ता-नाम के लिए उपयोगकर्ता चर के अंतर्गत पथ का चयन करें और संपादित करें पर क्लिक करें...
• नई विंडो में पर्यावरण चर संपादित करें, नया क्लिक करें और टेक्स्ट बॉक्स में निम्न पथ पेस्ट करें
• (आपका CUDNN64_7.dll स्थान) (जैसे मेरा - C:\cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.0.64cuda\bin)
• विंडो बंद करने के लिए ओके पर क्लिक करें, और पर्यावरण चर विंडो और सिस्टम - प्रॉपर्टीज विंडो को बंद करने के लिए फिर से ओके पर क्लिक करें
  - एक एनाकोंडा प्रॉम्प्ट खोलें और इको% PATH% टाइप करें, आपको आउटपुट में नया जोड़ा गया पथ देखने में सक्षम होना चाहिए।

मुझे ऐसा संदेह है। या कम से कम मेरे लिए यह कारण नहीं है। मैंने पथ को मैन्युअल रूप से जोड़ा है लेकिन सिस्टम इसका पता नहीं लगा पाया है

मुझे भी वही त्रुटि मिलती है।
किसी तरह TensorFlow को version1.14.0 में अपग्रेड करने से समस्या हल हो जाती है :)

कोंडा वातावरण में स्थापित और win10 + gtx1060 (nb संस्करण) पर अच्छी तरह से काम करता है
टेंसरफ़्लो 1.13.1
टेंसरफ़्लो-जीपीयू 1.13.1
टेंसरफ़्लो-डेटासेट 1.0.1
केरस 2.2.3
कुडाटूलकिट 9.0
कुडन 7.6.4
अजगर 3.6.7

मैं आज पूरे दिन इस मुद्दे पर अटका हुआ हूं
आभासी वातावरण में मैं सफलतापूर्वक Tensorflow 2 आयात करने में सक्षम हूं लेकिन विजुअल स्टूडियो जुपिटर नोटबुक के भीतर मुझे नीचे त्रुटि मिल रही है

_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.

मैं Tensorflow 2, CUDA 10.1 और cuDNN 7.6.5 . का उपयोग कर रहा हूँ

यह कोई आसान समस्या नहीं है जिसे आप स्वयं समझ सकते हैं या हल कर सकते हैं।

इस पोस्ट में दिए गए निर्देशों का पालन करना आसान बटन है:
https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/How-to-Install-TensorFlow-with-GPU-Support-on-Windows-10-Without-Installing-CUDA-UPDATED-1419

या केवल Google Colab का उपयोग करें - वे आपके लिए इस सब का ध्यान रखते हैं।

"आयात त्रुटि: डीएलएल लोड विफल:" यह उल्लेख करने के लिए नहीं सोचता कि कौन सा डीएलएल गुम है? इस मजेदार हो जाएगा

समान समस्या
कोंडा एलएसआईटी में, उसने कहा कि मैंने पहले ही पैकेज स्थापित कर लिया है।
लेकिन जब मैंने इसे चलाने की कोशिश की, तो बहुत सारी त्रुटियां हैं।

मुझे नहीं पता क्या गलत है

Tensorflow 2.1.0 (CPU संस्करण) के साथ यह समस्या थी। Tensorflow 2.0.0 में डाउनग्रेड करके इसे ठीक करने में कामयाब:

pip install tensorflow==2.0.0

यदि आपके पास यह 2.1.0 के बाद हो रहा है, तो यह संभवतः इसलिए है क्योंकि यह डिफ़ॉल्ट रूप से GPU समर्थन के साथ आता है। और इसके लिए _Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015_ की आवश्यकता है जैसा कि वेबसाइट पर स्थापना चरण #1 में दिखाया गया है।

जारी नोटों से:

मुझे रिलीज नोट मिले जो @abdulrahman-khankan ऊपर दिए गए थे: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.1.0

यहाँ उस दस्तावेज़ से Visual Studio 2015, 2017 और 2019 के लिए

मैंने मान लिया कि हर कोई जानता है कि रिलीज पेज पर कैसे जाना है या सिर्फ एमएस इंस्टालर को गूगल करना है। लिंक साझा करने के लिए धन्यवाद!

PyInstaller के साथ आगे के मुद्दों के कारण मैं tensorflow == 1.14.0 तक डाउनग्रेड करना समाप्त कर दिया।

@ERDataDoc आपके लिंक का उपयोग कर रहा है

इस पोस्ट में दिए गए निर्देशों का पालन करना आसान बटन है:
https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/How-to-Install-TensorFlow-with-GPU-Support-on-Windows-10-Without-Installing-CUDA-UPDATED-1419

मददगार है लेकिन कभी-कभी यह ड्राइवर को CUDA 10.2 में अपग्रेड कर सकता है जो अभी तक समर्थित नहीं है
(यह मेरे मामले में हुआ)

क्षमा करें, मुझे एहसास हुआ कि यह मददगार नहीं है, लेकिन मैंने अब विंडोज के तहत पायथन के साथ कुछ भी गंभीर करने की कोशिश करना छोड़ दिया है। 3 सप्ताह में और मैं अभी भी पहले ट्यूटोरियल के लिए आवश्यक सभी गंदगी को स्थापित करने की कोशिश कर रहा हूं (हो सकता है कि मैंने अपनी जगहें बहुत अधिक सेट की हों लेकिन फिर मुझे पंच कार्ड और पेपर टेप याद हैं)

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22512#issuecomment -572603142
इसने मेरे लिए इसे हल कर दिया।
(टेंसरफ़्लो 2.0.0 में डाउनग्रेड करना)
pip install tensorflow==2.0.0

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

मैंने पुनर्वितरण योग्य स्थापित किया और msvcp140.dll मेरे फाइल सिस्टम पर उपलब्ध है।

हालांकि, मुझे अभी भी त्रुटि मिलती है। डाउनग्रेडिंग मदद करता है, लेकिन मुझे अपने संस्करण को अपग्रेड करने की आवश्यकता है, क्योंकि 2.0.0 पर एक अनफिक्स बग है, मैं आसपास नहीं जा सकता।

क्या डेवलपर्स की ओर से कोई नोटिस है कि वे इस पर काम कर रहे हैं?

मैंने ठीक कर दिया।
उन्हें ठीक करने के लिए खोज में दिन बिताएं।

पाइप के साथ स्थापित टेंसरफ़्लो स्थापित करें टेंसरफ़्लो-सीपीयू
अद्यतन दृश्य c++ २०१५-२०१९

मुद्दा इसलिए था क्योंकि मेरे पास एनवीडिया ग्राफिक्स नहीं थे, इसलिए मुझे सीपीयू संस्करण के साथ स्थापित करना चाहिए क्योंकि मैं रैडॉन वेगा 8 ग्राफिक्स का उपयोग कर रहा हूं

आशा है कि इससे सहायता मिलेगी।

मेरे मामले में, मैं पायथन 3.6 का उपयोग कर रहा था और यह त्रुटिपूर्ण था। इसलिए मैंने 3.6.8 में अपग्रेड किया और फिर इसने टेंसरफ़्लो 2.0.0 . के साथ काम किया

यह मेरे लिए काम करता है अजगर: 3.7.6
पाइप स्थापित टेंसरफ़्लो==2.0
यदि आप टेंसोफ़्लो-जीपीयू का उपयोग कर रहे हैं
पाइप इंस्टाल --अपग्रेड टेंसरफ्लो-जीपीयू==2.0

मैंने स्थापित कर लिया

• अजगर 3.6.2 (<-- को मेरा अजगर संस्करण बदलना पड़ा, और 64 बिट में बदलना पड़ा)
• मेरे पास पहले से ही मेरे System32/ में msvcp140.dll और msvcp140_1.dll था।
• कुडा 10.0 (सुनिश्चित नहीं है कि यह आवश्यक था)।
• पाइप स्थापित tensorflow==2.0 (<-- 2.1.0 काम नहीं किया!)
  और फिर यह काम किया :)

इस धागे पर यह अंतिम उत्तर है: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment -573297027

कृपया "मैंने इसे हल कर लिया!" के साथ स्पैम न करें। और कस्टम समाधान।

नमस्ते, @mihaimaruseac

1. क्या आप साइट पर निर्देश के लिए AVX कमांड के समर्थन की कमी के कारण होने वाली समस्याओं के विवरण के साथ नया आइटम जोड़ सकते हैं?
2. क्या आप इस लिंक को समस्या सूची में जोड़ते हैं जहां __त्रुटि संदेश__ बराबर है _"आयात त्रुटि: डीएलएल लोड विफल: निर्दिष्ट मॉड्यूल नहीं मिला।"_
3. क्या आप जानते हैं कि AVX समर्थन के बिना स्वयं की बायनेरिज़ कैसे बनाई जाती हैं?

अगर किसी को AVX समर्थन के बिना tensorflow whl की आवश्यकता है, तो आप इसे इस रिपॉजिटरी में पा सकते हैं, लेखक को बहुत धन्यवाद। या आप AVX समर्थन के साथ मूल टेंसरफ़्लो चलाने के लिए Intel सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट एमुलेटर का उपयोग कर सकते हैं।

AVX समर्थन का परीक्षण करने के लिए Coreinfo का उपयोग

त्रुटि: रूट : निरीक्षण मॉड्यूल में आंतरिक पायथन त्रुटि।
नीचे इस आंतरिक त्रुटि से ट्रेसबैक दिया गया है।

ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", लाइन 3331, run_code में
कार्यकारी (code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
फ़ाइल "", लाइन 1, इन
flair_data, ot_data =load_dataset(PATH)
फ़ाइल "", लाइन 64, load_dataset में
train_ot = np.vstack (train_ot)
फ़ाइल "<__array_function__ इंटर्नल>", लाइन 6, vstack में
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\shape_base.py", लाइन २८३, vstack में
वापसी _nx.concatenate(गिरफ्तारी, 0)
फ़ाइल "<__array_function__ आंतरिक>", पंक्ति ६, संक्षिप्त में
ValueError: संयोजित करने के लिए कम से कम एक सरणी की आवश्यकता है

उपरोक्त अपवाद को संभालने के दौरान, एक और अपवाद हुआ:

ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", लाइन 2044, शोट्रेसबैक में
stb = value._render_traceback_()
विशेषता त्रुटि: 'ValueError' ऑब्जेक्ट में कोई विशेषता नहीं है '_render_traceback_'

उपरोक्त अपवाद को संभालने के दौरान, एक और अपवाद हुआ:

ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow_core\python\pywrap_tensorflow.py", लाइन 58, में
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal आयात से *
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow_core\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 28, में
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow_core\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 24, swig_import_helper में
_mod = imp.load_module ('_pywrap_tensorflow_internal', fp, पथनाम, विवरण)
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\imp.py", लाइन 242, load_module में
वापसी load_dynamic (नाम, फ़ाइल नाम, फ़ाइल)
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\imp.py", लाइन ३४२, load_dynamic में
वापसी _लोड (कल्पना)
आयात त्रुटि: डीएलएल लोड विफल: निर्दिष्ट मॉड्यूल नहीं मिला।

उपरोक्त अपवाद को संभालने के दौरान, एक और अपवाद हुआ:

ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\ultratb.py", लाइन 1151, get_records में
वापसी _fixed_getinnerframes(etb, number_of_lines_of_context, tb_offset)
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\ultratb.py", पंक्ति 319, लिपटे हुए
वापसी एफ ( आर्ग, * क्वार्ग)
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\ultratb.py", लाइन ३५३, _fixed_getinnerframes में
रिकॉर्ड्स = fix_frame_records_filenames (निरीक्षण। getinnerframes (etb, संदर्भ))
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\inspect.py", लाइन 1502, getinnerframes में
फ्रेमइन्फो = (tb.tb_frame,) + getframeinfo (टीबी, संदर्भ)
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\inspect.py", लाइन 1460, getframeinfo में
फ़ाइल नाम = getsourcefile (फ़्रेम) या गेटफ़ाइल (फ़्रेम)
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\inspect.py", लाइन 696, getsourcefile में
अगर getattr(getmodule(object, filename), '__loader__', none) कोई नहीं है:
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\inspect.py", लाइन ७३३, getmodule में
अगर ismodule(मॉड्यूल) और hasattr(मॉड्यूल, '__file__'):
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow__init__.py", लाइन 50, __getattr__ में
मॉड्यूल = स्व._लोड ()
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow__init__.py", लाइन ४४, _load में
मॉड्यूल = _importlib.import_module(self.__name__)
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\importlib__init__.py", लाइन 127, import_module में
वापसी _बूटस्ट्रैप._gcd_import (नाम [स्तर:], पैकेज, स्तर)
फ़ाइल "", लाइन 1006, _gcd_import . में
फ़ाइल "", लाइन 983, _find_and_load . में
फ़ाइल "", लाइन 953, _find_and_load_unlocked . में
फ़ाइल "", लाइन २१९, _call_with_frames_removed . में
फ़ाइल "", लाइन 1006, _gcd_import . में
फ़ाइल "", लाइन 983, _find_and_load . में
फ़ाइल "", लाइन ९६७, _find_and_load_unlocked . में
फ़ाइल "", लाइन ६७७, _load_unlocked . में
फ़ाइल "", लाइन 728, exec_module . में
फ़ाइल "", लाइन २१९, _call_with_frames_removed . में
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow_core__init__.py", लाइन 42, में
से । _api.v2 ऑडियो आयात करें
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow_core_api\v2\audio__init__.py", लाइन 10, में
tensorflow.python.ops.gen_audio_ops से आयात decode_wav
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow_core\python\ops\gen_audio_ops.py", लाइन 9, में
tensorflow.python से pywrap_tensorflow को _pywrap_tensorflow के रूप में आयात करें
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow__init__.py", लाइन 50, __getattr__ में
मॉड्यूल = स्व._लोड ()
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow__init__.py", लाइन ४४, _load में
मॉड्यूल = _importlib.import_module(self.__name__)
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\importlib__init__.py", लाइन 127, import_module में
वापसी _बूटस्ट्रैप._gcd_import (नाम [स्तर:], पैकेज, स्तर)
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow_core\python__init__.py", लाइन 49, में
tensorflow.python से आयात pywrap_tensorflow
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow_core\python\pywrap_tensorflow.py", लाइन 74, में
आयात त्रुटि बढ़ाएं (संदेश)
आयात त्रुटि: ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", लाइन 3331, run_code में
कार्यकारी (code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
फ़ाइल "", लाइन 1, इन
flair_data, ot_data =load_dataset(PATH)
फ़ाइल "", लाइन 64, load_dataset में
train_ot = np.vstack (train_ot)
फ़ाइल "<__array_function__ इंटर्नल>", लाइन 6, vstack में
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\shape_base.py", लाइन २८३, vstack में
वापसी _nx.concatenate(गिरफ्तारी, 0)
फ़ाइल "<__array_function__ आंतरिक>", पंक्ति ६, संक्षिप्त में
ValueError: संयोजित करने के लिए कम से कम एक सरणी की आवश्यकता है

उपरोक्त अपवाद को संभालने के दौरान, एक और अपवाद हुआ:

ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", लाइन 2044, शोट्रेसबैक में
stb = value._render_traceback_()
विशेषता त्रुटि: 'ValueError' ऑब्जेक्ट में कोई विशेषता नहीं है '_render_traceback_'

उपरोक्त अपवाद को संभालने के दौरान, एक और अपवाद हुआ:

ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow_core\python\pywrap_tensorflow.py", लाइन 58, में
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal आयात से *
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow_core\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 28, में
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow_core\python\pywrap_tensorflow_internal.py", लाइन 24, swig_import_helper में
_mod = imp.load_module ('_pywrap_tensorflow_internal', fp, पथनाम, विवरण)
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\imp.py", लाइन 242, load_module में
वापसी load_dynamic (नाम, फ़ाइल नाम, फ़ाइल)
फ़ाइल "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\imp.py", लाइन ३४२, load_dynamic में
वापसी _लोड (कल्पना)
आयात त्रुटि: डीएलएल लोड विफल: निर्दिष्ट मॉड्यूल नहीं मिला।

मूल TensorFlow रनटाइम लोड करने में विफल।

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

कुछ सामान्य कारणों और समाधानों के लिए। संपूर्ण स्टैक ट्रेस शामिल करें
मदद मांगते समय इस त्रुटि संदेश के ऊपर।

यदि आप 2019 और उससे पहले स्थापित करते हैं तो कृपया विजुअल स्टूडियो संस्करण के लिए नवीनतम Microsoft Visual C++ Redistributable की स्थापना रद्द करें

इस वेबसाइट पर अपने सिस्टम के आधार पर या तो x64 या x86 विजुअल स्टूडियो 2015, 2017 और 2019 के लिए Microsoft Visual C++ पुनर्वितरण योग्य डाउनलोड करें

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

यदि आप 2019 और उससे पहले स्थापित करते हैं तो कृपया विजुअल स्टूडियो संस्करण के लिए नवीनतम Microsoft Visual C++ Redistributable की स्थापना रद्द करें

इस वेबसाइट पर अपने सिस्टम के आधार पर या तो x64 या x86 विजुअल स्टूडियो 2015, 2017 और 2019 के लिए Microsoft Visual C++ पुनर्वितरण योग्य डाउनलोड करें

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

हाय फिटरिअलिफ़,
मैंने माइक्रोसॉफ्ट विजुअल सी ++ स्थापित किया था। लेकिन वही त्रुटि बनी रहती है। इसे स्थापित करने के बाद, क्या मुझे कुछ और करना चाहिए (फाइलों को इधर-उधर ले जाना, आदि?)

ऐसा लगता है कि TF2.1 के साथ कोई समस्या है।

TF2.0 में अपग्रेड करना मेरे लिए कारगर रहा: pip install tensorflow==2.0

@pallyndr ऐसा इसलिए है क्योंकि आपको https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment -573297027 में बताए अनुसार 2.1 के लिए नवीनतम MSVC पुनर्वितरण योग्य डाउनलोड करने की आवश्यकता है।

दुर्भाग्य से जब लोग "यह मेरे लिए काम करता है"/"मेरे पास एक ही समस्या है"/"इस अन्य काम को करके इसे हल किया" के साथ धागे पर ढेर करते रहते हैं, उपरोक्त टिप्पणी में वास्तविक समाधान दफन हो गया।

MSVC और CUDA (मैं NVIDIA कार्ड के साथ हूं) और cuDNN डाउनलोड करने के बाद यह काम कर गया।

समाधान को म्यूट करने वाली अधिक टिप्पणियां प्राप्त न करने के लिए वार्तालाप लॉक करना