Terima kasih atas kiriman Anda. Kami melihat Anda belum mengisi bidang berikut di template masalah. Bisakah Anda memperbaruinya jika relevan dengan kasus Anda, atau membiarkannya sebagai T/A? Terima kasih.
Perangkat seluler

Terima kasih atas kiriman Anda. Kami melihat Anda belum mengisi bidang berikut di template masalah. Bisakah Anda memperbaruinya jika relevan dengan kasus Anda, atau membiarkannya sebagai T/A? Terima kasih.
Perangkat seluler

OK selesai.

Saya memiliki masalah yang sama ketika mencoba menggunakan tensorflow-gpu di windows 10.
Karena saya tidak bisa membuatnya bekerja pada cuDNN10..saya memilih 9 daripada menggunakan...

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

Anda juga dapat memeriksa posting lengkapnya di https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/The-Best-Way-to-Install-TensorFlow-with-GPU-Support-on-Windows-10-Without-Installing-CUDA -1187/

Penghargaan untuk Dr Donald Kinghorn

Saya memiliki masalah yang sama dengan Anda @damcclane . Bagaimana Anda menyelesaikannya?

Win10 x64, python 3.6, cuda9 dengan cudnn 7.0.5 dan juga Win10 x64, python 3.7, cuda10 dengan cudnn 7.3.1

Keduanya memiliki masalah yang sama. Kartu grafis saya adalah Nvidia GeForce 1050 Ti

Masalah yang sama. Win10 x64, python 3.5, tensorflow-gpu 1.11.0, CUDA 8 dengan CUDNN 6 diinstal.

Masalah yang sama, Win10 x64, python 3.6, cuda 9 dengan cudnn 7.0

Masalah yang sama, ada yang tahu bagaimana menyelesaikan ini?

Masalah yang sama disini… :(

Saya pernah mengalami masalah ini di masa lalu dan itu karena saya memiliki versi CUDNN yang salah. Anda dapat mencoba mengunduh beberapa di antaranya dan melihat apakah ada yang berfungsi.

Saya ingin mendorong semua orang yang menghadapi masalah ini untuk membuat masalah baru pada repo TensorFlow sehingga kami dapat fokus pada pemecahan masalah Anda secara individual karena konfigurasi sistem dapat bervariasi dari orang ke orang. Terima kasih!

Diperbaiki, Maka!

Pada Rabu, 17 Oktober 2018 pukul 10:39 pagi Corentin Jemine [email protected]
menulis:

Saya pernah mengalami masalah ini di masa lalu dan itu karena saya memiliki versi yang salah
dari CUDNN. Anda dapat mencoba mengunduh beberapa di antaranya dan melihat apakah ada di antaranya
kerja.

—
Anda menerima ini karena Anda berkomentar.
Balas email ini secara langsung, lihat di GitHub
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment-430676267 ,
atau matikan utasnya
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AYfA4TRxTaZ7pKfyszlWqPGknt_ohvlaks5ul082gaJpZM4XLOd-
.

Saya menginstal CUDA9 dan cuDNN 7.0.5 lagi dan menyalakan ulang komputer. Masalah terkait baru saja hilang.

Saya menggunakan Cuda10 dan cudaNN 7.3.1.20 dan saya mendapatkan kesalahan berikut dapatkah seseorang memberi tahu solusinya @tensorflowbutler
Traceback (panggilan terakhir terakhir):
File "C:\Users\Darshan\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", baris 58, di
dari tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal impor *
File "C:\Users\Darshan\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 28, di
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "C:\Users\Darshan\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 24, di swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, nama path, deskripsi)
File "C:\Users\Darshan\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\imp.py", baris 243, di load_module
kembalikan load_dynamic(nama, nama file, file)
File "C:\Users\Darshan\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\imp.py", baris 343, di load_dynamic
kembalikan _load(spesifikasi)
ImportError: Pemuatan DLL gagal: Modul yang ditentukan tidak dapat ditemukan.

Selama penanganan pengecualian di atas, pengecualian lain terjadi:

Traceback (panggilan terakhir terakhir):
Berkas "", baris 1, di
File "C:\Users\Darshan\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow__init__.py", baris 22, di
dari tensorflow.python impor pywrap_tensorflow # pylint: disable=unused-import
File "C:\Users\Darshan\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python__init__.py", baris 49, di
dari tensorflow.python impor pywrap_tensorflow
File "C:\Users\Darshan\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", baris 74, di
meningkatkan ImportError(msg)
ImportError: Traceback (panggilan terakhir terakhir):
File "C:\Users\Darshan\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", baris 58, di
dari tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal impor *
File "C:\Users\Darshan\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 28, di
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "C:\Users\Darshan\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 24, di swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, nama path, deskripsi)
File "C:\Users\Darshan\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\imp.py", baris 243, di load_module
kembalikan load_dynamic(nama, nama file, file)
File "C:\Users\Darshan\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\imp.py", baris 343, di load_dynamic
kembalikan _load(spesifikasi)
ImportError: Pemuatan DLL gagal: Modul yang ditentukan tidak dapat ditemukan.

Gagal memuat waktu proses TensorFlow asli.

Masalah yang sama, Windows 10 x64, python3.5, tensorflow-gpu 1.11.0, CUDA 10.0, cudnn 7.3.1, kartu grafis saya adalah GTX 1070Ti

@iteratorlee

Saya ingin mendorong semua orang yang menghadapi masalah ini untuk membuat masalah baru pada repo TensorFlow sehingga kami dapat fokus pada pemecahan masalah Anda secara individual karena konfigurasi sistem dapat bervariasi dari orang ke orang. Terima kasih!

Masalah yang sama, pada cuda 10, ketika saya menginstal anaconda saya melewatkan PyHamcrest, setelah saya menginstal "pip install PyHamcrest" semuanya berfungsi dengan baik hingga hari ini. Saya mendapatkan kesalahan yang sama.

Saya menghadapi masalah yang sama. Masalah muncul juga dalam mengimpor paket lain bernama PyQSTEM untuk simulasi mikroskop elektron. Jika seseorang dapat menemukan cara untuk memperbaiki masalah, dapatkah berbagi di sini solusinya? Terima kasih

Masalah yang sama, Windows 10 x64, python3.5, tensorflow-gpu 1.11.0, CUDA 10.0, cudnn 7.3.1, kartu grafis saya adalah GTX 1070Ti

Masalah yang sama, dan saya mencoba menginstal CUDA 9.0, tetapi NVIDIA memberi tahu saya bahwa driver tidak kompatibel dengan perangkat keras grafis, tetapi dengan CUDA 10.0, tidak ada peringatan seperti itu.

Beruntung, Masalah terpecahkan ketika mendapatkan visual studio 2017 dengan paket C++ terinstal, Windows 10 x64, python3.6.7, tensorflow-gpu 1.11.0, cudnn 7.3.1, baik cuda 9.0 & cuda 10.0 diinstal (tidak memeriksa mana yang benar) , kartu grafis saya adalah GTX 1070Ti.

Saya baru saja menurunkan TensorFlow ke 1.10.0 dan berhasil

pip install tensorflow-gpu==1.10.0

Saya akhirnya memecahkan masalah dengan menginstal cuda 9.0 alih-alih 9.2 atau 10.0 dengan tensorflow 1.12.0 dan cudnn 7.4.1.5

Saya dapat mengonfirmasi, bahwa Majelis berikut tidak berfungsi pada Windows 10:

• tensorflow 1.12.0
• cuda toolkit 10.0.130
• ukuran 7.4.1.5

Info tambahan:

• NVIDIA Quadro P1000 dengan driver NVIDIA 411.81
• Microsoft Visual C++ 2015 Dapat Didistribusikan Ulang 14.0.24215 ( C:\Windows\system32\msvcp140.dll ada)
• Python 3.6.7

Saya juga mendapatkan pesan

ImportError: Pemuatan DLL gagal: Modul yang ditentukan tidak dapat ditemukan.

Sayangnya, tidak disebutkan modul mana yang terlewatkan.

[EDIT]

Baru sadar, bahwa Anda menulis:

TensorFlow mendukung CUDA 9.0.

Saya akan menginstal ulang sekarang.

Traceback (panggilan terakhir terakhir):
File "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", baris 58, di
dari tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal impor *
File "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 28, di
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 24, di swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, nama path, deskripsi)
File "C:\Program Files\Python36\lib\imp.py", baris 243, di load_module
kembalikan load_dynamic(nama, nama file, file)
File "C:\Program Files\Python36\lib\imp.py", baris 343, di load_dynamic
kembalikan _load(spesifikasi)
ImportError: Pemuatan DLL gagal: %1 bukan aplikasi Win32 yang valid.

Selama penanganan pengecualian di atas, pengecualian lain terjadi:

Traceback (panggilan terakhir terakhir):
File "C:\Users\ABC\Desktop\pyprograms\tensorflowbasic\1.py", baris 1, di
impor tensorflow sebagai tf
File "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\tensorflow__init__.py", baris 24, di
dari tensorflow.python impor pywrap_tensorflow # pylint: disable=unused-import
File "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python__init__.py", baris 49, di
dari tensorflow.python impor pywrap_tensorflow
File "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", baris 74, di
meningkatkan ImportError(msg)
ImportError: Traceback (panggilan terakhir terakhir):
File "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", baris 58, di
dari tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal impor *
File "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 28, di
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 24, di swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, nama path, deskripsi)
File "C:\Program Files\Python36\lib\imp.py", baris 243, di load_module
kembalikan load_dynamic(nama, nama file, file)
File "C:\Program Files\Python36\lib\imp.py", baris 343, di load_dynamic
kembalikan _load(spesifikasi)
ImportError: Pemuatan DLL gagal: %1 bukan aplikasi Win32 yang valid.

Instal saya:

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

Penyebab kesalahan ini tampaknya adalah orang yang menginstal Python tanpa dukungan Tcl/Tk tidak menyadari bahwa Tcl diperlukan untuk SWIG dan impor modul. Saya baru saja menguji ini dan dalam kasus saya itu tidak cukup untuk memodifikasi instalasi Python untuk menambahkan Tcl/Tk - saya harus menghapus semuanya dan menginstal dari awal dan sekarang saya tidak mendapatkan kesalahan lagi.

TL;DR -- hapus dan instal ulang Python sepenuhnya dengan opsi Tcl/Tk yang dipilih.

Setelah menghabiskan hampir dua hari, saya akhirnya memecahkan masalah dengan menginstal:

• cuda 9.0 bukannya 9.2 atau 10.0
• tensorflow1.12.0
• ukuran 7.4.1.5

Berkat @WuYunfan 💯

Pertama saya instal

• CUDA 10.0
• ukuran 7.3
• tensorflow 1.12.0

dan saya mendapatkan kesalahan ini.
Kemudian saya menghapus tf 1.12 dan menginstal tf 1.10 . Ini meminta saya untuk cudart64.dll. Saya menambahkannya ke path dan tf berfungsi.
Kemudian saya menginstal ulang tf 1.12 dan semuanya berfungsi dengan baik.

TensorFlow mendukung CUDA 9.0

@ljzsky Meskipun benar bahwa TensorFlow akan secara resmi mendukung CUDA 10.0 dari versi 1.13, TensorFlow 1.12 dapat (dan telah) dibangun terhadap CUDA 10.0 dan berfungsi dengan baik.

@linsui Apa yang Anda katakan sama sekali tidak masuk akal. TensorFlow adalah perpustakaan yang tidak memiliki sarana untuk menanyakan cudart64.dll kepada Anda.

@levicki Saya tidak tahu mengapa tetapi tf1.10 menunjukkan pesan yang berbeda dari tf1.11 ​​dan tf1.12.

Aku punya masalah ini
Traceback (panggilan terakhir terakhir):
File "C:\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", baris 58, di
dari tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal impor *
File "C:\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 28, di
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "C:\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 24, di swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, nama path, deskripsi)
File "C:\anaconda\envs\tensorflow\lib\imp.py", baris 243, di load_module
kembalikan load_dynamic(nama, nama file, file)
File "C:\anaconda\envs\tensorflow\lib\imp.py", baris 343, di load_dynamic
kembalikan _load(spesifikasi)
ImportError: Pemuatan DLL gagal: Modul yang ditentukan tidak dapat ditemukan.

Selama penanganan pengecualian di atas, pengecualian lain terjadi:

Traceback (panggilan terakhir terakhir):
Berkas "", baris 1, di
File "C:\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow__init__.py", baris 24, di
dari tensorflow.python impor pywrap_tensorflow # pylint: disable=unused-import
File "C:\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python__init__.py", baris 49, di
dari tensorflow.python impor pywrap_tensorflow
File "C:\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", baris 74, di
meningkatkan ImportError(msg)
ImportError: Traceback (panggilan terakhir terakhir):
File "C:\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", baris 58, di
dari tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal impor *
File "C:\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 28, di
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "C:\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 24, di swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, nama path, deskripsi)
File "C:\anaconda\envs\tensorflow\lib\imp.py", baris 243, di load_module
kembalikan load_dynamic(nama, nama file, file)
File "C:\anaconda\envs\tensorflow\lib\imp.py", baris 343, di load_dynamic
kembalikan _load(spesifikasi)
ImportError: Pemuatan DLL gagal: Modul yang ditentukan tidak dapat ditemukan.
Gagal memuat waktu proses TensorFlow asli.

tolong bisakah seseorang memberi tahu saya bagaimana menyelesaikan masalah ini?

@inicheng
Ini bukan forum dukungan, ini adalah tempat di mana masalah dilaporkan bersama dengan informasi yang cukup bagi pengembang untuk mereproduksinya, dan jika ternyata menjadi masalah aktual dalam kode tensorflow, masalah tersebut akan diperbaiki di salah satu rilis mendatang.

Tampaknya Anda bahkan tidak repot-repot membaca utas ini, karena ada beberapa solusi yang diposting di atas termasuk milik saya.

Akhirnya, meminta bantuan tanpa menentukan konfigurasi perangkat keras dan perangkat lunak lengkap dan tanpa mencantumkan langkah-langkah apa yang telah Anda ambil sejauh ini untuk mencoba menyelesaikan masalah Anda sendiri tidak sopan untuk sedikitnya.

@levicki
terima kasih atas kritiknya, saya tidak melihatnya dengan jelas, lain kali saya akan memperhatikan cara saya mengajukan pertanyaan.

Saya mengalami masalah yang sama. Konfigurasi saya adalah:

• CUDA Toolkit v9.0 (diinstal tanpa dukungan Visual Studio)
• Tensorflow-gpu v 1.12.0 (diinstal dengan pip)
• cudnn v7.4.1.5 CUDA v9.0 kompatibel.
• nVidia GeForce 1070
• Beranda Windows 10

Setelah menghabiskan hampir satu hari mencari tahu mengapa tensorflow tidak menemukan file dll yang benar, saya menemukan panduan tentang cara menginstal cudnn yang, omong-omong, tidak sesederhana kelihatannya. Panduan ini ditulis oleh nVidia dan inilah tindakan yang saya ikuti.

1. Unduh dari situs resmi nVidia, versi cudnn yang benar untuk konfigurasi Anda.
2. Kemudian ekstrak folder cuda, tidak masalah di mana Anda mengekstraknya.
3. Buka File Explorer dan buka direktori tempat Anda menginstal CUDA, dalam kasus saya itu adalah C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit.
4. Buka CUDA/v9.0/lib/x64. Di sini Anda harus meletakkan file bernama "cudnn.lib" yang dapat Anda temukan di dalam CUDA/lib/x64 (paket cudnn, diunduh dari nVidia)
5. Ulangi proses untuk (paket cudnn kiri, jalur instalasi CUDA kanan):
6. CUDA/bin/cudnn64_7.dll -> CUDA/v9.0/bin
7. CUDA/include/cudnn.h -> CUDA/v9.0/include
8. Sekarang Anda harus memeriksa apakah variabel lingkungan diatur dengan benar. Pastikan variabel CUDA_PATH, dengan nilai C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0, jika tidak tambahkan.
9. Nikmati tensorflow-gpu yang bekerja di sistem Anda

Saya mengalami masalah yang sama. Konfigurasi saya adalah:

• CUDA Toolkit v9.0 (diinstal tanpa dukungan Visual Studio)
• Tensorflow-gpu v 1.12.0 (diinstal dengan pip)
• cudnn v7.4.1.5 CUDA v9.0 kompatibel.
• nVidia GeForce 1070
• Beranda Windows 10

Setelah menghabiskan hampir satu hari mencari tahu mengapa tensorflow tidak menemukan file dll yang benar, saya menemukan panduan tentang cara menginstal cudnn yang, omong-omong, tidak sesederhana kelihatannya. Panduan ini ditulis oleh nVidia dan inilah tindakan yang saya ikuti.

1. Unduh dari situs resmi nVidia, versi cudnn yang benar untuk konfigurasi Anda.
2. Kemudian ekstrak folder cuda, tidak masalah di mana Anda mengekstraknya.
3. Buka File Explorer dan buka direktori tempat Anda menginstal CUDA, dalam kasus saya itu adalah C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit.
4. Buka CUDA/v9.0/lib/x64. Di sini Anda harus meletakkan file bernama "cudnn.lib" yang dapat Anda temukan di dalam CUDA/lib/x64 (paket cudnn, diunduh dari nVidia)
5. Ulangi proses untuk (paket cudnn kiri, jalur instalasi CUDA kanan):

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

1. Sekarang Anda harus memeriksa apakah variabel lingkungan diatur dengan benar. Pastikan variabel CUDA_PATH, dengan nilai C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0, jika tidak tambahkan.
2. Nikmati tensorflow-gpu yang bekerja di sistem Anda

Terima kasih! yang memecahkan masalah saya!
Sistem saya:
Windows 10
ular piton 3.6
Cuda Toolkit v9.0
kecil 7.4.2
Kartu grafis: Nvidia p4000

Setelah menghapus v10 dan cudnn yang terkait dan kemudian menginstal yang disebutkan di atas dan kemudian mengikuti tutorial dari (andpi314)
GPU Tensor Flow aktif dan berjalan.

Ini adalah situasi saya, periksa salin & tempel cudnn， pastikan bin,include,lib, file dari tiga folder disalin dan ditempelkan ke jalur cuda yang sama, saya hanya menyalin ke jalur yang salah, setelah memeriksa jalur sistem dari cuda , lakukan copy & paste lagi, maka itu berjalan dengan benar.

Traceback (panggilan terakhir terakhir):
File "C:\Users\SPECTRE\Anaconda3\envs\tfpose\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", baris 58, di
dari tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal impor *
File "C:\Users\SPECTRE\Anaconda3\envs\tfpose\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 28, di
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "C:\Users\SPECTRE\Anaconda3\envs\tfpose\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 24, di swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, nama path, deskripsi)
File "C:\Users\SPECTRE\Anaconda3\envs\tfpose\lib\imp.py", baris 243, di load_module
kembalikan load_dynamic(nama, nama file, file)
File "C:\Users\SPECTRE\Anaconda3\envs\tfpose\lib\imp.py", baris 343, di load_dynamic
kembalikan _load(spesifikasi)
ImportError: Pemuatan DLL gagal: Modul yang ditentukan tidak dapat ditemukan.

Selama penanganan pengecualian di atas, pengecualian lain terjadi:

Traceback (panggilan terakhir terakhir):
Berkas "", baris 1, di
File "C:\Users\SPECTRE\Anaconda3\envs\tfpose\lib\site-packages\tensorflow__init__.py", baris 24, di
dari tensorflow.python impor pywrap_tensorflow # pylint: disable=unused-import
File "C:\Users\SPECTRE\Anaconda3\envs\tfpose\lib\site-packages\tensorflow\python__init__.py", baris 49, di
dari tensorflow.python impor pywrap_tensorflow
File "C:\Users\SPECTRE\Anaconda3\envs\tfpose\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", baris 74, di
meningkatkan ImportError(msg)
ImportError: Traceback (panggilan terakhir terakhir):
File "C:\Users\SPECTRE\Anaconda3\envs\tfpose\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", baris 58, di
dari tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal impor *
File "C:\Users\SPECTRE\Anaconda3\envs\tfpose\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 28, di
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "C:\Users\SPECTRE\Anaconda3\envs\tfpose\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 24, di swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, nama path, deskripsi)
File "C:\Users\SPECTRE\Anaconda3\envs\tfpose\lib\imp.py", baris 243, di load_module
kembalikan load_dynamic(nama, nama file, file)
File "C:\Users\SPECTRE\Anaconda3\envs\tfpose\lib\imp.py", baris 343, di load_dynamic
kembalikan _load(spesifikasi)
ImportError: Pemuatan DLL gagal: Modul yang ditentukan tidak dapat ditemukan.

Gagal memuat waktu proses TensorFlow asli.

Saya menemui situasi yang sama dan konfigurasi saya adalah:
CUDA10
cudnn v7.4 untuk CUDA10
Tensorflow-gpu v1.12.0

Saya melihat solusi di atas yang menyarankan CUDA9, tetapi informasi di GeForce Controler saya menunjukkan GPU saya GTX1050Ti hanya mendukung CUDA10 (tertulis "driver NVIDIA CUDA 10.0.132", sebenarnya saya tidak tahu apa artinya), bagaimana saya bisa menyelesaikan ini?

Saya menginstal CUDA9 dan cuDNN 7.0.5 lagi dan menyalakan ulang komputer. Masalah terkait baru saja hilang.

@Asichuter Saya memiliki kartu grafis yang sama dan tidak memiliki masalah dengan kombinasi di atas.

SOLUSI ! Jika Anda mencoba menjalankan TF dengan CUDA 10

Tensorflow 1.12 TIDAK mendukung CUDA 10 tetapi build malam TIDAK

Ada 2 solusi

1. Hapus TF 1.12 dan instal nightly build 1.13
   pip uninstall tensorflow-gpu
   pip install tf-nightly-gpu

Solusi alternatif: Turunkan CUDA ke 9.0

Ingat tentang menyalin file CUDNN ke lokasi yang tepat di folder instalasi CUDA setiap kali menginstal ulang

Saya memiliki masalah yang sama, dan mencoba sebagian besar perbaikan yang diusulkan selama sekitar 3 jam tanpa hasil. Namun saya menemukan posting oleh kennedyCzar di bagian atas - dan ini memperbaiki masalah saya ("ImportError: DLL memuat gagal: Modul yang ditentukan tidak dapat ditemukan.") Saya sangat mendorong pembaca untuk mencoba pendekatan ini karena cepat dan mudah. Saya secara khusus mengunjungi posting blog yang dirujuk oleh Dr. Donald Kinghorn dan mengikuti instruksinya.

Lihat di bawah untuk salinan posting kennedyCzar dari 16 Oktober 2018:

Saya memiliki masalah yang sama ketika mencoba menggunakan tensorflow-gpu di windows 10.
Karena saya tidak bisa membuatnya bekerja pada cuDNN10..saya memilih 9 daripada menggunakan...

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

Anda juga dapat memeriksa posting lengkapnya di https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/The-Best-Way-to-Install-TensorFlow-with-GPU-Support-on-Windows-10-Without-Installing-CUDA -1187/

Penghargaan untuk Dr Donald Kinghorn

Saya menjalankan CUDA 10 dengan tensorflow-gpu v1.12. Saya tidak membaca cetakan kecil dan dengan demikian melewatkan bahwa versi ini tidak berfungsi dengan CUDA 10. Diturunkan ke CUDA 9 dan berfungsi sekarang.

Saya memiliki masalah yang sama dengan TensorFlow 1.12.0 dan tidak ada solusi yang berhasil untuk saya. Kemudian saya downgrade ke TensorFlow 1.10.0 dan kali ini pesan errornya jauh lebih informatif. Itu memberi tahu saya bahwa cudart64_90.dll tidak dapat ditemukan yang terletak di C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin . Setelah menambahkan jalur khusus ini ke variabel PATH, itu berjalan dengan lancar tanpa kesalahan.

Ini membuat saya bertanya-tanya apakah ada bug di TensorFlow sehingga gagal menavigasi ke subfolder "bin" itu sendiri mengingat C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 sudah ada di banyak variabel lingkungan seperti CUDA dan CUDA_HOME, jadi seharusnya bisa Temukan.

Kedua, itu membuat saya bertanya-tanya mengapa TensorFlow 1.12.0 memiliki pesan kesalahan yang jauh lebih sedikit informatif. Di 1.12.0 itu hanya mengatakan bahwa beberapa DLL tidak dapat diimpor. Di 1.10.0 itu menunjukkan kepada saya DLL mana yang hilang dan bahkan mengusulkan solusi yang berfungsi untuk menambahkannya ke PATH. Ini adalah cara penanganan kesalahan yang lebih baik dan saya sarankan Anda mengunjungi kembali komit dari orang yang menganggap mengaburkan pesan kesalahan adalah ide yang bagus.

SOLUSI ! Jika Anda mencoba menjalankan TF dengan CUDA 10

Tensorflow 1.12 TIDAK mendukung CUDA 10 tetapi build malam TIDAK

Ada 2 solusi

1. Hapus TF 1.12 dan instal nightly build 1.13
   pip uninstall tensorflow-gpu
   pip install tf-nightly-gpu

Solusi alternatif: Turunkan CUDA ke 9.0

Ingat tentang menyalin file CUDNN ke lokasi yang tepat di folder instalasi CUDA setiap kali menginstal ulang

konfirmasi solusi ini

gunakan tf-nightly-gpu
menang10
cuda 10.0
python 3.6.4
geforce 960M
cudnn64_7

Saya akhirnya memecahkan masalah dengan menginstal cuda 9.0 alih-alih 9.2 atau 10.0 dengan tensorflow 1.12.0 dan cudnn 7.4.1.5

tetapi saya mengunduh cudnn7.4.1.5 alih-alih cudnn7.0.5 masih menemukan kesalahan ini.
konfigurasi saya berikut:
cuda 9.0
cudnn7.4.1
pip install tensorflow-gpu==1.12.0
python 3.6.4
nvidia geforce 1080TI

Saya akhirnya memecahkan masalah dengan menginstal cuda 9.0 alih-alih 9.2 atau 10.0 dengan tensorflow 1.12.0 dan cudnn 7.4.1.5

tetapi saya mengunduh cudnn7.4.1.5 alih-alih cudnn7.0.5 masih menemukan kesalahan ini.
konfigurasi saya berikut:
cuda 9.0
cudnn7.4.1
pip install tensorflow-gpu==1.12.0
python 3.6.4
nvidia geforce 1080TI

Terakhir saya menurunkan versi bazel ke 0.20.0 (dari 0.21.0) menyelesaikan masalah ini. tapi saya tidak tahu mengapa tidak kompatibel untuk versi bazel terakhir.

cuda 10.0
cudnn7.4.2
pip install tf-nightly-gpu
python 3.6.4
nvidia geforce 1070

berhasil.

cuda 10.0
cudnn7.4.2
pip install tf-nightly-gpu
python 3.6.4
nvidia geforce 1070

berhasil.

Ini bekerja untuk saya sekarang juga. Terimakasih untuk ini.
Sekedar catatan: Saya tidak dapat menghapus TF dengan benar dan memiliki versi Python yang lebih rendah. Saya menghapus Python sepenuhnya dan menginstal versi 3.6.8 alih-alih 3.6.4.
Kemudian gunakan pip install tf-nightly-gpu untuk menginstal TF dan berfungsi sekarang

Instalasi Microsoft Build Tools 2015 membantu saya mengatasi masalah ini. Ini bekerja sekarang.

Saya memiliki masalah yang sama dengan Anda @damcclane . Bagaimana Anda menyelesaikannya?

Win10 x64, python 3.6, cuda9 dengan cudnn 7.0.5 dan juga Win10 x64, python 3.7, cuda10 dengan cudnn 7.3.1

Keduanya memiliki masalah yang sama. Kartu grafis saya adalah Nvidia GeForce 1050 Ti

tensorflow tidak mendukung python 3.7 Anda dapat membuat lingkungan yang berbeda dengan python yang lebih rendah melalui anaconda

Saya memiliki masalah yang sama persis. Menurut Panduan Dukungan GPU , saya telah menginstal semua versi CUDA dan cuDNN yang benar - CUDA 9.0 dan cuDNN 7.4.2.24.

Apa yang akhirnya berhasil bagi saya adalah memasukkan perintah berikut setelah menginstal semua dependensi:

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%

Folder cuda dari zip cuDNN Anda harus disalin ke C:\tools\ .

Semoga ini bermanfaat.

saya juga melihat masalah yang sama

Hai teman-teman, saya telah melihat masalah ini beberapa kali sekarang dan dapat mengomentari beberapa hal.
Yang pertama tampaknya adalah bahwa notebook Jupyter dapat "bertahan" pada konfigurasi tensorflow yang buruk (bahkan setelah mengatur ulang kernel) perhentian penuh dan mulainya Jupyter menyelesaikan ini untuk saya setidaknya sekali.

Hal-hal lain semua terkait dengan CUDA. Saya SANGAT menyarankan agar Anda menghapus semua versi CUDA, lalu menginstal V10, dan pastikan untuk mendapatkan cudnn yang benar juga.

Untuk menginstal Cudnn, cukup salin dan tempel semua yang ada di folder cuda, ke instal cuda Anda.

Ini pada dasarnya semua masalah dengan kesalahan ini. Ingat Anda dapat menguji cuda dengan mengetikkan nvcc --version dan memastikannya mengembalikan v10. Jika perintah ini tidak berfungsi, berarti pengaturan Anda tidak dapat melihat cuda dengan benar.

jika Anda melihat masalahnya, Anda cloud coba instal tf-nightly. cara ini dapat menyelesaikan masalah Anda

### SOLUSI untuk "ImportError: Beban DLL gagal: Prosedur yang ditentukan tidak dapat ditemukan."

Saat Anda mengimpor numpy, Anda mendapatkan kesalahan ini, bukan?
python -c "import numpy"

Jadi buka folder Anaconda dan buka folder paket situs sesuai dengan lingkungan anaconda. Lalu pergi ke folder numpy.libs. Ada file *.dll kan?

Sekarang salin tautan ke folder .libs dan masukkan jalur dengan "PATH" di anaconda Prompt.
PATH=path\to\site-packages\numpy\.libs;%PATH%

Sekarang periksa lagi untuk mengimpor numpy.
python -c "import numpy"

Sekarang sudah berfungsi kan?

Instalasi:

(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

Output dari beberapa kode contoh:

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

During handling of the above exception, another exception occurred:

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


Failed to load the native TensorFlow runtime.

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

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

Process finished with exit code 1

pip install tensorflow-gpu==1.10.0

Tidak dapat menemukan versi yang memenuhi persyaratan tensorflow-gpu==1.10.0 (dari versi: 1.13.0rc1, 1.13.0rc2)
Tidak ditemukan distribusi yang cocok untuk tensorflow-gpu==1.10.0

pip install tensorflow-gpu==1.10.0

Tidak dapat menemukan versi yang memenuhi persyaratan tensorflow-gpu==1.10.0 (dari versi: 1.13.0rc1, 1.13.0rc2)
Tidak ditemukan distribusi yang cocok untuk tensorflow-gpu==1.10.0

Jika Anda tidak bisa mendapatkan versi lama dari tensorflow-gpu, saya memiliki masalah dll yang sama saat menggunakan CUDA 9.0 dan tensorflow-gpu 1.13.0. Diinstal 10.0 dan tampaknya telah memecahkan masalah sejauh ini. Berdasarkan itu, cukup yakin 1.13.0 membutuhkan 10 bukannya 9.

cuda 10.0
cudnn7.4.2
pip install tf-nightly-gpu
python 3.6.4
nvidia geforce 1070

berhasil.

Sama disini
python 3.6.7
kekuatan 1060

Saya punya masalah dengan numpy, jadi pastikan untuk menggunakan numpy 1.16. Saya harus menginstal ulang dari pip karena versi Anaconda sudah usang.

memiliki masalah yang sama. Saya menggunakan TF versi non-gpu, jadi saya kira itu bukan masalah cuda atau cudnn?
python 3.6.0
TF 1.12.0
numpy 1.16.1
protobuf 3.6.1

Jangan gunakan protobuf 3.6 itu mungkin masalahnya. Saya percaya yang terbaru yang dapat Anda gunakan adalah 3.3 pergi ke sana github dan temukan versi sebelumnya.

Saya menjalankan sesuatu yang menggunakan TF 1.12, yang membutuhkan protobuf 3.6.1. Baiklah....

Masalahnya adalah tentang _version compatibility_ . Ini tentang kompatibilitas _tensorflow_ , _python_ , _cudnn_ dan _cuda_ . Kompatibilitas versi dapat ditemukan di halaman ini . Ambil komputer saya misalnya.

Sistem Informasi:

Platform dan Distribusi OS: Windows 10 (Saya tidak berpikir itu penting.)
Perangkat seluler: Tidak ada
TensorFlow diinstal dari: pip install
Versi TensorFlow: 1.4.0 ( penting )
Versi Python: 3.6 ( penting )
Versi Bazel: tidak diinstal (Saya tidak mengkompilasi dari kode sumber, jadi saya tidak membutuhkannya.)
Versi CUDA/cuDNN: cuda_8.0.61_win10.exe, cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0.zip ( penting )
Model GPU: Seri Geforce GTX (Saya rasa itu tidak penting.)

Larutan:

Berdasarkan tabel kompatibilitas versi di halaman di atas. Garis ini

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

Saya menggunakan _python3.6_ .7 (Sebenarnya versi Anda milik python3.6 Series tidak masalah, karena saya mencoba python3.6.3 pada versi yang salah dari perangkat lunak lain. Ini memiliki kesalahan yang sama yang disebut "ImportError: DLL load failed blablablabalbla..." . Menurut formulir di Hyperlink, jika Anda menggunakan python3.5, seharusnya tidak masalah.)
Saya telah menginstal _cuda8.0_ dan _cudnnv6_ (Ketika Anda _cudnn64_6.dll_ . Dan Anda perlu meletakkan cudnn64_6.dll di jalur yang benar) (Angka 8 di kolom terakhir adalah jumlah versi CUDA .Nomor 6 pada kolom kelima adalah jumlah versi cudnn)
JADI, saya _pip menginstal tensorflow-gpu==1.4.0_ dan kemudian mengimpor tensorflow sebagai tf , itu berfungsi.

Saya menemukan masalah ini karena ketika saya memperbaiki versi Python dan CUDA dan cudnn, menginstal versi tensorflow yang lebih rendah memicu kesalahan lain: file cudnn64_*. File DLL tidak ditemukan.

Langkah-langkah berikut menjelaskan cara membangun program yang bergantung pada cuDNN. Di bagian berikut:
jalur direktori CUDA Anda disebut sebagai C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0
jalur direktori cuDNN Anda disebut sebagai
Navigasikan ke Andadirektori yang berisi cuDNN.
Buka zip paket cuDNN.
cudnn-9.0-windows7-x64-v7.zip
atau
cudnn-9.0-windows10-x64-v7.zip
Salin file berikut ke direktori CUDA Toolkit.
Salinancuda\bin\cudnn64_7.dll ke C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin.
Salinancuda\ include\cudnn.h ke C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include.
Salinancuda\lib\x64\cudnn.lib ke C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64.

Dokumen cudnn memberikan cara pengaturan cudnn yang benar, ketika saya meletakkan file ini ke lokasi yang ditentukan, itu berfungsi
Dokumen lengkap dapat ditemukan di https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html

Ini berhasil untuk saya
Windows 10
python 3.6.X (diturunkan dari 3.7)
Tensorflow 1.12 (pasti tidak bekerja dengan 1.13.1, diturunkan)
CUDA/cudnn 9.0 (pastikan ikuti langkah @mxl1990 untuk menyalin file-file itu)

Terima kasih semua di atas. Saya akan mencoba lagi segera

Saya memiliki pertanyaan yang sama dengan penulis, dan saya menyelesaikannya sekarang.
jendela 10
python 3.6.2
gpu rtx2080
masalah saya adalah versi CUDA dan cudnn tidak cocok satu sama lain.
2019/3/3 hari ini versi terbaru CUDA adalah 10.1 tetapi tidak ada versi cudnn yang sesuai.
jadi saya mengubah CUDA 10.0 dan menginstal ulang tensorflow, sekarang berfungsi!

Berlari ke masalah yang sama.

Jika Anda menggunakan Anaconda (Python 3.6), sangat disarankan untuk menggunakan conda daripada pip . Biasanya menangani SEMUANYA: 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

Jika Anda sudah mengacaukan versi, coba gunakan conda remove atau pip uninstall untuk menghapus paket, termasuk tensorflow-gpu dan tensorflow . Atau hapus Anaconda dan instal ulang.

Saya memiliki pertanyaan yang sama dengan penulis, dan saya menyelesaikannya sekarang.
jendela 10
python 3.6.2
gpu rtx2080
masalah saya adalah versi CUDA dan cudnn tidak cocok satu sama lain.
2019/3/3 hari ini versi terbaru CUDA adalah 10.1 tetapi tidak ada versi cudnn yang sesuai.
jadi saya mengubah CUDA 10.0 dan menginstal ulang tensorflow, sekarang berfungsi!

@parkerdu Juru Selamat! Sistem saya menjalankan Python 3.7.1 pada Windows 10 dan GPU saya adalah RTX 2080 Ti. Yang saya lakukan hanyalah menurunkan versi CUDA dari 10,1 ke 10,0 dan sekarang berfungsi. Tapi saya agak bingung dengan apa yang Anda maksud dengan

versi terbaru CUDA adalah 10.1 tetapi tidak ada versi cudnn yang sesuai.

karena ada versi cuDNN yang dirilis pada 25 Februari 2019 menurut https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download . Itu tidak berfungsi dengan versi terbaru TensorFlow yang diinstal melalui "pip install tensorflow-gpu" dalam kasus saya tetapi ada di sana. Saya bertanya-tanya mengapa itu bukan

versi yang sesuai dari cudnn.

Sekali lagi, terima kasih atas solusi Anda.

Saya memiliki pertanyaan yang sama dengan penulis, dan saya menyelesaikannya sekarang.
jendela 10
python 3.6.2
gpu rtx2080
masalah saya adalah versi CUDA dan cudnn tidak cocok satu sama lain.
2019/3/3 hari ini versi terbaru CUDA adalah 10.1 tetapi tidak ada versi cudnn yang sesuai.
jadi saya mengubah CUDA 10.0 dan menginstal ulang tensorflow, sekarang berfungsi!

@parkerdu Juru Selamat! Sistem saya menjalankan Python 3.7.1 pada Windows 10 dan GPU saya adalah RTX 2080 Ti. Yang saya lakukan hanyalah menurunkan versi CUDA dari 10,1 ke 10,0 dan sekarang berfungsi. Tapi saya agak bingung dengan apa yang Anda maksud dengan

versi terbaru CUDA adalah 10.1 tetapi tidak ada versi cudnn yang sesuai.

karena ada versi cuDNN yang dirilis pada 25 Februari 2019 menurut https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download . Itu tidak berfungsi dengan versi terbaru TensorFlow yang diinstal melalui "pip install tensorflow-gpu" dalam kasus saya tetapi ada di sana. Saya bertanya-tanya mengapa itu bukan

versi yang sesuai dari cudnn.

Sekali lagi, terima kasih atas solusi Anda.

kamu benar! Saya belum melihat versi terbaru dari cudnn. Terima kasih untuk poin Anda.

Setelah berjam-jam menginstal versi yang berbeda, saya akhirnya berhasil membuatnya berfungsi, ini adalah pengaturan terakhir saya:

• Python 3.6.8
• Tensorflow 1.13
• CUDA 10
• cuDNN v7.5.0 (21 Februari 2019), untuk CUDA 10.0

Saya mencoba dengan CUDA 10.1 tetapi tidak berhasil, beralih ke 10.0 dan akhirnya berhasil.

python 3.7.2
Tensorflow-gpu 2.0.0a0
papan tensor 1.13.0
penaksir tensorflow 1.13.0
CUDA 10.1
cuDNN v7.5.0 untuk CUDA10.0
win10 x64
Tolong bantu

@steven12138 Anda dapat mengikuti posting sebelumnya yang berhasil.
AFAIK, python 3.7.X python tidak didukung.

Inilah yang bekerja untuk saya di Window 10 dan untuk GPU NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti:
Python 3.5 (3.6 tidak berfungsi)
Tensorflow-gpu 1.13 (atau tf-nightly-gpu)
CUDA 10
cuDNN untuk CUDA 10.0
Masalahnya adalah karena menggunakan python 3.6. Menggunakan Python 3.5 menyelesaikannya.

CUDA 9.0
cudnn 7.0.5
Windows 10
tf 1.12.0
gagal ... tidak tahu

terpecahkan,
satu masalah adalah PATH salah, saya memperbaikinya tetapi masalahnya masih ada.
Kemudian saya menurunkan versi tf ke 1.10.0, dan berhasil.

Berlari ke masalah yang sama.

Jika Anda menggunakan Anaconda (Python 3.6), sangat disarankan untuk menggunakan conda daripada pip . Biasanya menangani SEMUANYA: 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

Jika Anda sudah mengacaukan versi, coba gunakan conda remove atau pip uninstall untuk menghapus paket, termasuk tensorflow-gpu dan tensorflow . Atau hapus Anaconda dan instal ulang.

orang ini menyelamatkan satu hari, terima kasih

Saya menggunakan virtualenv dengan python 3.6.8, dan jalankan saja
pip install tensorflow-gpu

cuda 9.0
cudnn 7.4.1 untuk cuda 9.0
python 3.6.8
tensorflow 1.12.0
visual C ++ 2015 redistribusi

Konfigurasi ini berfungsi.
Perhatian, tensorflow 1.13 tidak berfungsi untuk saya dengan konfigurasi ini.

========================= Edit==================
Seperti yang saya coba lagi.
Jika Anda ingin menggunakan tensorflow 1.13.1, Anda dapat merujuk ke konfigurasi di bawah ini:
cuda 10.0
cudnn 7.5.0 untuk cuda 10.0
python 3.6.8
tensorflow 1.13.1
redistribusi visual C++ 2015 atau 2017

Dan saya menemukan , situs resmi mengatakan bahwa tensorflow hanya mendukung cuda 9 sekarang, tetapi sebenarnya sudah diperbarui ke CUDA 10 , Anda dapat menemukannya di catatan rilis di github.

jadi sederhana, CUDA 9.0 ( cudnn 7.4.1) == > tensorflow 1.12.0
CUDA 10.0 (cidnn 7.5.0)== > tensorflow 1.13.1

python 3.7.2
Tensorflow-gpu 2.0.0a0
papan tensor 1.13.0
penaksir tensorflow 1.13.0
CUDA 10.1
cuDNN v7.5.0 untuk CUDA10.0
win10 x64
Tidak berhasil

Saya tidak punya masalah di terminal, tetapi saya punya masalah ini di pycharm, saya harap saya bisa memberi Anda referensi.

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

Saya memiliki masalah yang sama. Saya mengatasinya dengan menghapus instalan tensorflow-gpu dan menginstal ulang melalui conda.

conda install tensorflow-gpu

Saya punya masalah

TypeError: Tidak dapat membuat file proto ke dalam kumpulan deskriptor!
Deskriptor proto tidak valid untuk file "object_detection/protos/post_processing.proto":
object_detection/protos/post_processing.proto: Impor "object_detection/protos/calibration.proto" belum dimuat.
object_detection.protos.PostProcessing.calibration_config: "object_detection.protos.CalibrationConfig" tampaknya didefinisikan dalam "protos/calibration.proto", yang tidak diimpor oleh "object_detection/protos/post_processing.proto". Untuk menggunakannya di sini, tambahkan impor yang diperlukan.

Saya baru saja menurunkan TensorFlow ke 1.10.0 dan berhasil

pip install tensorflow-gpu==1.10.0

Ketika saya menjalankan perintah pip install tensorflow-gpu , 1.13.0 terinstal dan saya mendapatkan kesalahan Win10: ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found . Jadi saya mencoba menurunkan versi ke 1.10.0 seperti yang disarankan @57ar7up . Ini tidak berhasil karena pip tidak dapat menemukan file .whl dan koneksi terus kehabisan waktu.

Jadi saya mengikuti pendekatan @WuYunfan dan 1.12.0 berhasil.

Saya akhirnya memecahkan masalah dengan menginstal cuda 9.0 alih-alih 9.2 atau 10.0 dengan tensorflow 1.12.0 dan cudnn 7.4.1.5

Akhirnya pengaturan saya adalah:

• Nvidia GTX 1070
• CUDA 9.0 dengan 4 tambalan (Driver GeForce yang diinstal ini 385.54)
• CuDNN v7.5.0.56 (untuk CUDA 9.0)
• TF GPU 1.12.0

Saya kira 1.13.0 akan digunakan untuk CUDA 10.0

Python 3.6.4 | Kustom Anaconda (64-bit)| (default, 16 Jan 2018, 10:22:32) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] di win32
Ketik "bantuan", "hak cipta", "kredit" atau "lisensi" untuk informasi lebih lanjut.

impor tensorflow
Traceback (panggilan terakhir terakhir):
File "D:\MLandBigData\Anaconda3.5\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", baris 58, di
dari tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal impor *
File "D:\MLandBigData\Anaconda3.5\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 28, di
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "D:\MLandBigData\Anaconda3.5\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 24, di swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, nama path, deskripsi)
File "D:\MLandBigData\Anaconda3.5\lib\imp.py", baris 243, di load_module
kembalikan load_dynamic(nama, nama file, file)
File "D:\MLandBigData\Anaconda3.5\lib\imp.py", baris 343, di load_dynamic
kembalikan _load(spesifikasi)
ImportError: Pemuatan DLL gagal:

Selama penanganan pengecualian di atas, pengecualian lain terjadi:

Traceback (panggilan terakhir terakhir):
Berkas "", baris 1, di
File "D:\MLandBigData\Anaconda3.5\lib\site-packagestensorflow__init__.py", baris 24, di
dari tensorflow.python impor pywrap_tensorflow # pylint: disable=unused-import
File "D:\MLandBigData\Anaconda3.5\lib\site-packagestensorflow\python__init__.py", baris 49, di
dari tensorflow.python impor pywrap_tensorflow
File "D:\MLandBigData\Anaconda3.5\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", baris 74, di
meningkatkan ImportError(msg)
ImportError: Traceback (panggilan terakhir terakhir):
File "D:\MLandBigData\Anaconda3.5\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", baris 58, di
dari tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal impor *
File "D:\MLandBigData\Anaconda3.5\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 28, di
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "D:\MLandBigData\Anaconda3.5\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 24, di swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, nama path, deskripsi)
File "D:\MLandBigData\Anaconda3.5\lib\imp.py", baris 243, di load_module
kembalikan load_dynamic(nama, nama file, file)
File "D:\MLandBigData\Anaconda3.5\lib\imp.py", baris 343, di load_dynamic
kembalikan _load(spesifikasi)
ImportError: Pemuatan DLL gagal:

Gagal memuat waktu proses TensorFlow asli.

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

untuk beberapa alasan dan solusi umum. Sertakan seluruh jejak tumpukan
di atas pesan kesalahan ini saat meminta bantuan.

python 3.7.1
Tensorflow-gpu 1.13.1

CUDA 8.0
cuDNN v7.1.4 untuk CUDA 8.0
win10 x64

Tolong bantu

Saya membangun tensorflow dari sumber dengan lingkungan berikut dan berfungsi:
python 3.7.1
Tensorflow-gpu 1.13.1

CUDA 9.1
cuDNN v7.0.5 untuk CUDA 9.1
win10 x64

Pesan kesalahan saya disalin beberapa baris ke bawah. Saya telah mencoba beberapa solusi yang tampaknya berhasil untuk orang lain, tetapi tidak berhasil untuk saya. Secara khusus:
Selalu python 3.6.8 & Windows 10 & Visual Studios 2017 & Quadro M1000M GPU
Pip yang digunakan untuk menginstal tensorflow-gpu 1.13.1
Setelah membaca saya menemukan bahwa CUDA 10.1 (yang saya coba awalnya) tidak berfungsi dengan apa pun, jadi saya beralih ke CUDA 10.0. Dengan CUDA 10.0 saya mencoba cudNN 7.4.2 & 7.5.0. Tidak berfungsi, saya masih menginstal CUDA 10.1 (apakah tensorflow secara otomatis mencoba keduanya, atau apakah saya perlu mengaturnya untuk menggunakan 10.0 entah bagaimana?).

Saya sebelumnya telah mencopot & menginstal ulang tensorflow-gpu beberapa kali (juga tensorflow biasa - yang tidak mendeteksi GPU saya), meskipun tensorflow-gpu selalu diinstal untuk pengujian saya. Ini juga pertama kalinya saya bekerja dengan CUDA atau cudNN, jadi saya tidak 100% yakin saya "menginstal" cudNN dengan benar (dari folder cudNN yang diekstraksi bin, lib & sertakan salin file yang relevan ke Cuda bin, lib & inc folder). Saya juga menginstal tf-nightly-gpu, karena itu berfungsi dengan satu solusi.

Pesan eror:

Python 3.6.8rc1 (v3.6.8rc1:cc3e73212a, 12 Des 2018, 00:15:46) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] di win32
Ketik "bantuan", "hak cipta", "kredit" atau "lisensi" untuk informasi lebih lanjut.

impor tensorflow sebagai tf
Traceback (panggilan terakhir terakhir):
File "C:\Users\601969\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", baris 58, di
dari tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal impor *
File "C:\Users\601969\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 28, di
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "C:\Users\601969\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 24, di swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, nama path, deskripsi)
File "C:\Users\601969\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\imp.py", baris 243, di load_module
kembalikan load_dynamic(nama, nama file, file)
File "C:\Users\601969\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\imp.py", baris 343, di load_dynamic
kembalikan _load(spesifikasi)
ImportError: Pemuatan DLL gagal: Modul yang ditentukan tidak dapat ditemukan.

Selama penanganan pengecualian di atas, pengecualian lain terjadi:

Traceback (panggilan terakhir terakhir):
Berkas "", baris 1, di
File "C:\Users\601969\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packagestensorflow__init__.py", baris 28, di
dari tensorflow.python impor pywrap_tensorflow # pylint: disable=unused-import
File "C:\Users\601969\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packagestensorflow\python__init__.py", baris 49, di
dari tensorflow.python impor pywrap_tensorflow
File "C:\Users\601969\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", baris 74, di
meningkatkan ImportError(msg)
ImportError: Traceback (panggilan terakhir terakhir):
File "C:\Users\601969\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", baris 58, di
dari tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal impor *
File "C:\Users\601969\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 28, di
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "C:\Users\601969\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 24, di swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, nama path, deskripsi)
File "C:\Users\601969\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\imp.py", baris 243, di load_module
kembalikan load_dynamic(nama, nama file, file)
File "C:\Users\601969\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\imp.py", baris 343, di load_dynamic
kembalikan _load(spesifikasi)
ImportError: Pemuatan DLL gagal: Modul yang ditentukan tidak dapat ditemukan.

Masalah yang sama. Win10 x64, python 3.6, tensorflow-gpu 1.12.0, CUDA 10.1 dengan CUDNN 10.1 diinstal.

Saya menggunakan virtualenv dengan python 3.6.8, dan jalankan saja
pip install tensorflow-gpu

cuda 9.0
cudnn 7.4.1 untuk cuda 9.0
python 3.6.8
tensorflow 1.12.0
visual C ++ 2015 redistribusi

Konfigurasi ini berfungsi.
Perhatian, tensorflow 1.13 tidak berfungsi untuk saya dengan konfigurasi ini.

========================= Edit==================
Seperti yang saya coba lagi.
Jika Anda ingin menggunakan tensorflow 1.13.1, Anda dapat merujuk ke konfigurasi di bawah ini:
cuda 10.0
cudnn 7.5.0 untuk cuda 10.0
python 3.6.8
tensorflow 1.13.1
redistribusi visual C++ 2015 atau 2017

Dan saya menemukan , situs resmi mengatakan bahwa tensorflow hanya mendukung cuda 9 sekarang, tetapi sebenarnya sudah diperbarui ke CUDA 10 , Anda dapat menemukannya di catatan rilis di github.

jadi sederhana, CUDA 9.0 ( cudnn 7.4.1) == > tensorflow 1.12.0
CUDA 10.0 (cidnn 7.5.0)== > tensorflow 1.13.1

Terima kasih. memecahkan masalah saya
pengaturan saya
Win10 + python 3.6.6 + GeForce GTX 1050 Ti (Legion Notebook)
Komunitas Visual Studio 2017 + CUDA 10.0 (cudnn 7.5.0) + tensorflow 1.13.1

Secara keseluruhan, membuat tes validasi dasar berfungsi untuk tensorflow-gpu (1.13.1) adalah cobaan berat -- tidak tahu dari mana tepatnya pesan kesalahan pemuatan DLL yang sama sekali tidak berguna itu berasal...

Mencatat parameter saya (per 18/03/2019) jika itu membantu jiwa pemberani!
Kerangka dasar: Windows 10 Pro/64, Anaconda 3-5.1.0 (python 3.6.4),
Visual Studio 2017 [GPU=RTX2060]
Penyiapan target gagal yang memunculkan kesalahan DLL:
CUDA 10.1 + cuDNN yang sesuai (7.5.0.56)
Apa yang tampaknya berhasil (setelah menyelesaikan kesalahan kecil dengan versi numpy di anaconda)
CUDA 10.0 + cuDNN 7.4.1.5

Saya mencoba dengan CUDA 10.1 tetapi semua kombinasi versi tidak berfungsi, kemudian saya beralih ke CUDA 10.0 seperti yang disarankan seseorang dan akhirnya berhasil. Jadi saya kira masalahnya terletak pada CUDA 10.1.

Kombinasi versi saya yang berhasil adalah:

CUDA 10.0 (BUKAN CUDA 10.1)
cuDNN v7.5.0 (21 Februari 2019), untuk CUDA 10.0 (BUKAN untuk CUDA 10.1)
Annaconda Anaconda 2018.12 (dengan versi Python 3.7, Penginstal Grafis 64-Bit)

Kemudian saya menguji 2 kombinasi: Python 3.7.1 + Tensorflow 1.13.1 dan Python 3.68 + Tensorflow 2.0.0-alpha0. Mereka berdua bekerja.

BTW, saya menggunakan
conda install tensorflow-gpu
dari pada
pip install tensorflow-gpu
untuk menginstal tensorflow seperti yang disarankan seseorang.

Semoga beruntung.

saya memiliki masalah yang sama menggunakan (conda install tensorflow-gpu) menyelesaikan masalah.
cuda 10.0
cudnn 7.41.5 untuk cuda 10.0
python 7.1

Saya baru saja menurunkan TensorFlow ke 1.10.0 dan berhasil

pip install tensorflow-gpu==1.10.0

ya, itu berhasil. tanda!

Saya memiliki pertanyaan yang sama dengan penulis, dan saya menyelesaikannya sekarang.
jendela 10
python 3.6.2
gpu rtx2080
masalah saya adalah versi CUDA dan cudnn tidak cocok satu sama lain.
2019/3/3 hari ini versi terbaru CUDA adalah 10.1 tetapi tidak ada versi cudnn yang sesuai.
jadi saya mengubah CUDA 10.0 dan menginstal ulang tensorflow, sekarang berfungsi!

Hai, saya memiliki pengaturan yang sama dengan python 3.7.
Sekarang ada versi cudnn dari CUDA 10.1, namun tensorflow-gpu masih tidak berfungsi jika saya menginstalnya dari pip.
Apakah Anda membangunnya sendiri?

Sunting.: Menemukan masalah. Meskipun ada versi cudNN dari nvidia untuk mendukung CUDA 10.1, tidak ada pustaka python untuk mendukung CUDA 10.1. Pustaka ini diinstal sebagai dependensi dengan tensorflow-gpu, tetapi hanya mendukung CUDA 10.0.

Saya baru saja menginstal conda 3.7 terbaru
jalankan "conda install tensorflow-gpu" di anaconda promt
tidak perlu menginstal cuda, cudann, dan mengacaukan variabel PATH
semuanya bekerja

Saya dapat mengonfirmasi bahwa CUDA 10.1 tidak berfungsi. Tapi kemudian, tensorflow tidak pernah mengklaimnya dan panduannya meminta untuk mengunduh CUDA 10.0 .

Bagi mereka yang tidak dapat menemukan versi ini, tersedia di arsip NVIDIA dan ini adalah tautan langsung: https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive

Pengaturan saya:

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

kerja bagus

Halo semua,

Menghadapi masalah yang sama!

Adakah yang bisa memberikan info env 'berfungsi' untuk _AMD Radeon HD7500M_ Graphic Accelerator dengan yang berikut:

• Win10 Pro, FU 1803
• I3 Generasi ke-3, 4GB
• CUDA ver.10.0.130
• CUDNN versi 7.3.1 untuk 10.0_0
• Anaconda3 (2018.12)
• Pi 3.7.1
• Tensorflow-gpu 1.13.1 - 'Conda' menginstal menggunakan 'Anaconda prompt'

Terima kasih!

Saya mendapatkan kesalahan gagal memuat DLL yang sama saat menjalankan mencoba menjalankan tensorboard, tidak ada masalah menjalankan yang lain:

Menang10
tensorflow-gpu 1.11.0
papan tensor 1.11.0
cudnn 7.1.4
cuda9.0_0
python 3.6.3

Pengaturan saya:

Win10x64
tensorflow-gpu 1.13.1
CUDA 10.1
CUDNN 7.5 untuk cuda10.1
python 3.7.1

Dan saya mendapatkan kesalahan yang sama!

Saya mendapatkan kesalahan gagal memuat DLL yang sama saat menjalankan mencoba menjalankan tensorboard, tidak ada masalah menjalankan yang lain:

Menang10
tensorflow-gpu 1.11.0
papan tensor 1.11.0
cudnn 7.1.4
cuda9.0_0
python 3.6.3

Saya memperbaiki kesalahan dengan memutakhirkan cygrpc di pip karena kesalahan impor beban DLL muncul saat mengimpor cygrpc

Pengaturan saya:

Win10x64
tensorflow-gpu 1.13.1
CUDA 10.1
CUDNN 7.5 untuk cuda10.1
python 3.7.1

Dan saya mendapatkan kesalahan yang sama!

Saya telah mengubah env:
·tensorflow-gpu 1.12.0
·CUDA 9.0
·Cudnn 7,5 untuk CUDA9.0
·python3.6.8

Akhirnya, berhasil!

Apakah tf-gpu bekerja dengan akselerator 'NVIDIA' SAJA!

'RADEON' - perlu menggunakan lib/ build yang berbeda!

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

Butuh waktu lama bagi saya tetapi akhirnya menyelesaikan masalah ini di PC saya. Merupakan campuran dari tidak menginstal cuDNN yang benar dan redist VS. Temukan versi yang benar untuk versi Python, CPU, dan kartu Grafis Anda di tautan di atas.

Terima kasih DTopping256!!!

Saya memiliki masalah yang sama. Saya mengatasinya dengan menghapus instalan tensorflow-gpu dan menginstal ulang melalui conda.

conda install tensorflow-gpu

Saya sedang membuat venv baru dan mengunduh tensorflow-gpu lagi mengikuti petunjuk di sini (https://www.tensorflow.org/install/pip). Namun, itu menginstal versi stabil terbaru (1.13) yang menyebabkan masalah. Saya menginstal tf-gpu menggunakan conda dan mereka menginstal paket bersama dengan tf-gpu versi 1.12.0-h0d30ee6_0. Saya kira 1.12v tidak menyebabkan masalah apa pun setidaknya di laptop saya.

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

Masalah yang sama.
win10 x64
cuda 9.0.176
lebih dari 7.0
python 3.6.0
tensorflow-gpu 1.13.0

@2019/04/16
Saya telah memecahkan masalah dengan mengatur tensorflow-gpu-1.12，mungkin versi terbaru tensorflow-gpu-1.13 perlu cuda-10.0.

Itu rangkuman saya , tapi bahasanya cina.^_^

Saya memiliki masalah yang sama. Saya mengatasinya dengan menghapus instalan tensorflow-gpu dan menginstal ulang melalui conda.

conda install tensorflow-gpu

Ini bekerja dengan saya juga, saya telah menginstal tensorflow dengan pip dan kemudian saya menghapusnya menggunakan pip uninstall tensorflow-gpu dan kemudian menginstal lagi menggunakan conda install tensorflow-gpu

Microsoft Windows [Versi 6.3.9600]
(c) Perusahaan Microsoft 2013. Seluruh hak cipta.

C:\Users\Dell>python
Python 3.7.1 (default, 10 Des 2018, 22:54:23) [MSC v.1915 64 bit (AMD64)] :: Ana
conda, Inc. di win32
Ketik "bantuan", "hak cipta", "kredit" atau "lisensi" untuk informasi lebih lanjut.

iimrt tensorflow
Berkas "", baris 1
iimrt tensorflow
^
SyntaxError: sintaks tidak valid
impor tensorflow
Traceback (panggilan terakhir terakhir):
File "C:\Users\Dell\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tenso
rflow.py", baris 58, di
dari tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal impor *
File "C:\Users\Dell\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tenso
rflow_internal.py", baris 28, di
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "C:\Users\Dell\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tenso
rflow_internal.py", baris 24, di swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, nama path, deskripsi
ion)
File "C:\Users\Dell\Anaconda3\lib\imp.py", baris 242, di load_module
kembalikan load_dynamic(nama, nama file, file)
File "C:\Users\Dell\Anaconda3\lib\imp.py", baris 342, di load_dynamic
kembalikan _load(spesifikasi)
ImportError: Pemuatan DLL gagal: Modul yang ditentukan tidak dapat ditemukan.

Selama penanganan pengecualian di atas, pengecualian lain terjadi:

Traceback (panggilan terakhir terakhir):
Berkas "", baris 1, di
File "C:\Users\Dell\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow__init__.py", baris
24, dalam
dari tensorflow.python impor pywrap_tensorflow # pylint: disable=unused-im
Pelabuhan
Berkas "C:\Users\Dell\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python__init__.py"
, baris 49, di
dari tensorflow.python impor pywrap_tensorflow
File "C:\Users\Dell\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tenso
rflow.py", baris 74, in
meningkatkan ImportError(msg)
ImportError: Traceback (panggilan terakhir terakhir):
File "C:\Users\Dell\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tenso
rflow.py", baris 58, di
dari tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal impor *
File "C:\Users\Dell\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tenso
rflow_internal.py", baris 28, dalam
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "C:\Users\Dell\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tenso
rflow_internal.py", baris 24, di swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, nama path, deskripsi
ion)
File "C:\Users\Dell\Anaconda3\lib\imp.py", baris 242, di load_module
kembalikan load_dynamic(nama, nama file, file)
File "C:\Users\Dell\Anaconda3\lib\imp.py", baris 342, di load_dynamic
kembalikan _load(spesifikasi)
ImportError: Pemuatan DLL gagal: Modul yang ditentukan tidak dapat ditemukan.

Gagal memuat waktu proses TensorFlow asli.

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

untuk beberapa alasan dan solusi umum. Sertakan seluruh jejak tumpukan
di atas pesan kesalahan ini saat meminta bantuan.

>

Betapa kacaunya proses penginstalan saat ini!

Dengan terima kasih kepada para kontributor di sini, saya akhirnya berhasil (saya pikir!)

Saya telah mengikuti semua proses instalasi PIP biasa dari halaman tensorflow dan berakhir dengan kombinasi ini di desktop Windows 10 baru saya (Nvid GTX 1660) & Ananconda dengan lingkungan Python 3.6 baru.

Puluhan: 1.13.1
Cuda: 10.1
cuDNN: 7.5

dan juga memperbarui PATH sistem saya untuk menambahkan perpustakaan tersebut sesuai kebutuhan (walaupun beberapa jalur CUDA sudah muncul di sana, mungkin sebagai bagian dari pemasangannya sekarang, tetapi lebih banyak jalur ditambahkan sesuai kebutuhan seperti yang dijelaskan di sini ).

di jupyter mencoba:
impor tensorflow sebagai tf

dan mendapatkan kesalahan yang dilihat semua orang:
ImportError: Pemuatan DLL gagal: Modul yang ditentukan tidak dapat ditemukan.

Upaya pertama saya pada solusi berhasil!

mengikuti saran dari @oshadaamila di atas saya mencopot tensorflow PiP dan menginstal ulang menggunakan Conda .

Conda membawa versi berikut:
Puluhan: 1.13.1
Cuda: 10.0.130
cuDNN: 7.3

Impor sekarang berfungsi dan tes kode kecil berjalan dengan baik:

a= tf.konstanta(4)
b=tf.konstanta(5)
sess=tf.Sesi()
c= a+b
print('Jumlah= ', sess.run(c))

memberikan jawaban 9.

Saya tidak mengubah apa pun di lingkungan PATH sistem - semua CUDA dan cuDNN baru sekarang diinstal di folder Anaconda3/pkgs sehingga mereka tampaknya direferensikan secara istimewa ketika berada di lingkungan python.

Mungkin saya akan mengalami kesalahan jika mencoba mengerjakan sesuatu di luar lingkungan Ananconda tetapi untuk saat ini saya bahkan mencoba melakukan itu.

Untuk TensorFlow 1.31.1

tensorflow/configure.py

_DEFAULT_CUDA_VERSION = '10.0'   // see here

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

# ...

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

  # ...

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

  # ...

  environ_cp['TF_CUDA_VERSION'] = tf_cuda_version

jadi versi CUDA saat ini adalah 10.0，tetapi NVIDIA memberikan 10.1 instal CUDA10.0 dan cudnn10.0 kemudian restart cmd，ini akan berfungsi

untuk versi yang lebih lama https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

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

Coba pip install tensorflow-gpu==1.13.1-rc2 jika Anda harus menggunakan CUDA 10.0 untuk RTX. Saya memiliki CUDA 10.0, cuDNN 7.5.0, python 3.6 dan berfungsi!

saya memperbaikinya dengan menginstal cuda 10.1 (saya memiliki tensorflow 2.0alpha btw) dan cudnn 7.5.0.56
restart komputer Anda atau impor tensorflow-gpu tidak akan berfungsi

Mengamati masalah serupa dengan TF 1.13.1 dan CUDA 10.1 - diperbaiki dengan menghapus CUDA 10.1 dan menginstal CUDA 10.0.

Saya memiliki masalah yang sama dan menurunkan versi ke CUDA 10.0 menyelesaikannya (tensorflow 1.13.1, GTX 1080ti)

Dipecahkan melalui downgrade ke CUDA 10.0 dan cuDNN 7.5 untuk CUDA 10.0

Dipecahkan dengan menurunkan versi ke CUDA 10.0, cuDNN v7.5.0.56, Python 3.6.7 dan tensorflow 1.13.1.

Jangan lupa untuk membersihkan atau menghapus instalan versi tensorflow dan CUDA sebelumnya jika Anda mencoba menggunakan kombinasi ini. Jika Anda memiliki Python 3.7, dan mencoba menginstal tensorflow 1.13.1 atau versi yang lebih rendah, maka itu tidak akan berfungsi karena sampai sekarang tidak ada versi tensorflow yang mendukung Python 3.7. Hapus Python 3.7, dan mulai dari awal.

Hai, @utkalsinha Apakah Anda menginstal tensorflow dari kode sumber? Saya mengkompilasi kode sumber tensorflow di bawah CUDA 10.0, cuDNN v7.5.0.56, Python 3.6.6 dan tensorflow 1.13.1, tetapi juga gagal. Satu-satunya perbedaan di antara kami adalah saya menggunakan Python3.6.6 sedangkan Anda adalah Python3.6.7

Jangan lupa untuk menambahkan variabel lingkungan untuk CUDA dan cuDNN
SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin;%PATH%
SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64;%PATH%
SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include;%PATH%
SET PATH=C:\toolscuda\bin;%PATH%

Punya masalah yang sama .. setelah satu minggu menerapkan semua hook and crook ... Baru saja menonaktifkan Windows defender dan berhasil

Hai, @utkalsinha Apakah Anda menginstal tensorflow dari kode sumber? Saya mengkompilasi kode sumber tensorflow di bawah CUDA 10.0, cuDNN v7.5.0.56, Python 3.6.6 dan tensorflow 1.13.1, tetapi juga gagal. Satu-satunya perbedaan di antara kami adalah saya menggunakan Python3.6.6 sedangkan Anda adalah Python3.6.7

@asa008 : Tidak. Saya langsung menginstal tensorflow-gpu melalui pip sebagai pip install tensorflow-gpu==1.13.1

Setelah menghabiskan beberapa waktu, untuk tensorflow==2.0.0-alpha0 , pada Windows 10 coba instal:

1. ular piton 3.6
2. CUDA v10.0
3. ukuran 7.4.1.5

Setelah menghabiskan beberapa waktu, untuk tensorflow==2.0.0-alpha0 , pada Windows 10 coba instal:

1. ular piton 3.6
2. CUDA v10.0
3. ukuran 7.4.1.5

Menggunakan Python 3.7.3 dengan CUDA dan cuDNN yang sama tetapi mendapat kesalahan DLL yang sama.

Dalam pengalaman saya (setelah banyak coba-coba), yang terbaik adalah mengatur jalur CUDA menggunakan editor berbasis GUI di Windows.

Pengaturan saya adalah sebagai berikut:

1. CUDA 10.0
2. cudnn terbaru tersedia (ikuti instruksi di situs Nvidia)
3. Mengatur jalur menggunakan editor Variabel Lingkungan di Windows.
   -> Dalam pengalaman saya, menggunakan "SET PATH..." di Command Line masih melupakan jalur baru.
   -> Saya juga me-restart PC sebelum menginstal Tensorflow.
4. Tensorflow v1.13
5. lingkungan conda dengan Python 3.6

Saya belum mencoba ini di tensorflow alpha, semoga berfungsi sama.

Saya menguji beberapa kombinasi pada mesin Windows 10 saya, dan ini adalah hasilnya:
GAGAL
tensorflow-gpu==r1.13
python 3.7.3
CUDA v10.1
7.5.0.56

GAGAL
tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0
python 3.7.3
CUDA v10.1
7.5.0.56

GAGAL
tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0
python 3.6.8
CUDA v10.1
7.5.0.56

KESUKSESAN
tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0
python 3.6.8
CUDA v10.0
ukuran 7.4.1.5

Jika Anda memiliki masalah ini, Anda dapat menurunkan versi lib ke tensorflow-gpu==1.10.0, saat ini versi superior mengalami masalah, masalah ini umum terjadi di windows.
PD. setelah itu Anda memerlukan CUDA untuk menggunakan lib ini dengan benar.

Bagaimana dengan di Linux, apakah tensorflow versi yang lebih tinggi jauh lebih stabil?

mohon bantuannya

PERINGATAN:tensorflow :Dari C:\Users\HP\Anaconda3\envstensorflow\lib\site-packagestensorflow\python\training\saver.py:1266: checkpoint_exists (dari tensorflow.python.training.checkpoint_management) tidak digunakan lagi dan akan dihapus di versi masa depan.

Buka ...\Python37\Lib\site-packagestensorflow\python\_pywrap_tensorflow_internal.pyd use Dependency Walker , ini akan menunjukkan kepada Anda pohon ketergantungan DLL, Anda akan menemukan DLL mana yang menyebabkan masalah. TensorFlow selalu ditautkan ke versi CUDA tertentu.

Sama di sini, Win10 Pro x64, Python 3.6.8, Tensorflow-gpu 1.13.1, cuDNN 7.5.1.10, CUDA 10.1, Driver 430.64

Instal saya:

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

Penyebab kesalahan ini tampaknya adalah orang yang menginstal Python tanpa dukungan Tcl/Tk tidak menyadari bahwa Tcl diperlukan untuk SWIG dan impor modul. Saya baru saja menguji ini dan dalam kasus saya itu tidak cukup untuk memodifikasi instalasi Python untuk menambahkan Tcl/Tk - saya harus menghapus semuanya dan menginstal dari awal dan sekarang saya tidak mendapatkan kesalahan lagi.

TL;DR -- hapus dan instal ulang Python sepenuhnya dengan opsi Tcl/Tk yang dipilih.

berdasarkan @levicki cuda dan versi cudnn, saya juga mengatur jalur sesuai websit resmi,
SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin;%PATH% SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64 ;%PATH% SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include;%PATH% SET PATH=C:\toolscuda\bin;%PATH% (tidak dapat menemukan alat di C , abaikan saja yang ini)
Saya berhasil menginstal tensorflow2 alpha, omong-omong konfigurasi saya adalah:

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

jika masih tidak berhasil, saya juga menginstal ulang bantal dan kemudian menginstal ulang tf2, semoga bermanfaat.

Sama di sini, Win10 Pro x64, Python 3.6.8, Tensorflow-gpu 1.13.1, cuDNN 7.5.1.10, CUDA 10.1, Driver 430.64

Mungkin Anda harus menggunakan CUDA 10.0, bukan 10.1。Saya baru saja menyelesaikan masalah ini di PC saya, Anda dapat memverifikasinya menggunakan Dependency Walker , seperti ini:

awalnya CUDA 9 berfungsi, saya memperbarui ke tensorflow-gpu 1.13.1 dan melaporkan DLL tidak ditemukan.
Kemudian mencoba menurunkan tensorflow-gpu ke beberapa versi, tetapi masih melaporkan DLL tidak ditemukan.
Kemudian saya memperbarui CUDA10.1 update1 dan cudnn 7.5.1.10 (keduanya versi terbaru) dilaporkan DLL tidak ditemukan.
Kemudian mencoba menurunkan tensorflow-gpu masih melaporkan DLL tidak ditemukan.
Kemudian gunakan dependency Walker , tetapi aplikasi ini macet saat dibuka (saya menggunakan win10)
Kemudian saya menyalin dependency Walker dan _pywrap_tensorflow_internal.pyd ke perangkat win7, mengonfirmasi bahwa itu memerlukan ketergantungan pada CUBLAXX_100.DLL .
Kemudian saya menginstal CUDA10.0 dan berfungsi.

Saya akan mengatakan ini BUKAN pengalaman yang baik setiap kali saya menginstal tensorflow-gpu.
Pesan dan saran yang jelas diperlukan daripada DLL missing

+1. Masalah yang sama dengan qinst64.

adakah yang bisa memberi saya salinan cuda 10.0? cuda 10.0 telah dihapus, hanya versi 10.1 yang tersedia di situs resmi. Terima kasih!

lupa bahwa sistem saya adalah windows10. Terima kasih!

oh, saya menemukannya, semoga ada yang bisa mendapatkan bantuan!
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

Saya menghadapi masalah yang sama, ternyata saya tidak menginstal cudnn (seperti yang saya pikir akan disertakan dengan menginstal CUDA, ternyata tidak)
Panduan instalasi dapat ditemukan di sini

@ymodak Karena tampaknya mustahil untuk menyediakan build tensorflow untuk semua versi Python+CUDA+cuDNN yang mungkin, apakah Anda setidaknya akan mempertimbangkan untuk meningkatkan pesan kesalahan untuk menyertakan:

1. Nama DLL yang tidak dapat ditemukan jika Anda memuatnya secara dinamis

Atau:

1. Nama DLL yang dimuat secara statis yang gagal dimuat karena rantai ketergantungan yang tidak memuaskan?

KESUKSESAN
tensorflow-gpu==1.10.0
python 3.6.8
CUDA v9.0
ukuran 7.6.0
Ini akhirnya memecahkan masalah instalasi autokeras saya

KESUKSESAN

• Windows 10 Rumah 64bit
• CUDA Toolkit 10.0 (September 2018)
• Unduh cuDNN v7.6.0 (20 Mei 2019), untuk CUDA 10.0
• Python 3.7.3 Windows AMD64
• Tensorflow-gpu 1.13.1

Bisakah kita menginstal cuda dan cudnn di kartu grafis Radeon?

Pada Sabtu, 6 Apr 2019, 22:22 Jed Baxter, [email protected] menulis:

Betapa kacaunya proses penginstalan saat ini!

Dengan terima kasih kepada kontributor di sini, saya akhirnya berhasil (saya
memikirkan!)

Saya telah mengikuti semua proses instalasi PIP reguler dari tensorflow
halaman dan berakhir dengan kombinasi ini di desktop Windows 10 baru saya
(Nvid GTX 1660):

Puluhan: 1.13.1
Cuda: 10.1
cuDNN: 7.5

dan juga memperbarui PATH sistem saya untuk menambahkan perpustakaan tersebut sesuai kebutuhan (walaupun
beberapa jalur CUDA telah muncul di sana, mungkin sebagai bagian dari
instal sekarang, tetapi lebih banyak jalur ditambahkan sesuai kebutuhan seperti yang dijelaskan di sini
https://www.tensorflow.org/install/gpu#windows_setup ).

di jupyter mencoba:
impor tensorflow sebagai tf

dan mendapatkan kesalahan yang dilihat semua orang:
ImportError: Pemuatan DLL gagal: Modul yang ditentukan tidak dapat ditemukan.

Upaya pertama saya pada solusi berhasil!

mengikuti saran dari @oshadaamila https://github.com/oshadaamila
di atas
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment-478855387
Saya mencopot tensorflow PiP dan menginstal ulang menggunakan Conda .

Conda membawa versi berikut:
Puluhan: 1.13.1
Cuda: 10.0.130
cuDNN: 7.3

Impor sekarang berfungsi dan tes kode kecil berjalan dengan baik:

a= tf.konstanta(4)
b=tf.konstanta(5)
sess=tf.Sesi()
c= a+b
print('Jumlah= ', sess.run(c))

memberikan jawaban 9.

Saya tidak mengubah apa pun di lingkungan PATH sistem - semuanya baru
CUDA dan cuDNN sekarang diinstal di folder Anaconda3/pkgs sehingga terlihat
untuk direferensikan secara istimewa ketika berada di lingkungan python.

Mungkin saya akan mengalami kesalahan jika mencoba mengerjakan sesuatu di luar
Lingkungan Ananconda tetapi untuk saat ini saya bahkan mencoba melakukan itu.

—
Anda menerima ini karena Anda berkomentar.
Balas email ini secara langsung, lihat di GitHub
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment-480519001 ,
atau matikan utasnya
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/Auda9lPIPF0BJa_NUNfnkhqoHPcvmTwCks5veNC2gaJpZM4XLOd-
.

Bisakah kita menginstal cuda di kartu grafis radeon?

Pada Minggu, 14 Apr 2019, 8:38 Utkal Sinha, [email protected]
menulis:

Dipecahkan dengan menurunkan versi ke CUDA 10.0, cuDNN v7.5.0.56, Python 3.6.7 dan
aliran tensor 1.13.1.

Jangan lupa untuk membersihkan atau mencopot pemasangan versi tensorflow sebelumnya dan
CUDA jika Anda mencoba menggunakan kombinasi ini. Jika Anda memiliki Python 3.7, dan
mencoba menginstal tensorflow 1.13.1 atau versi yang lebih rendah, maka tidak akan
berfungsi karena sampai sekarang tidak ada versi tensorflow yang mendukung Python 3.7.
Hapus Python 3.7, dan mulai dari awal.

—
Anda menerima ini karena Anda berkomentar.
Balas email ini secara langsung, lihat di GitHub
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment-482915167 ,
atau matikan utasnya
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/Auda9j9qH1-Z_UgS8jT6-hZZD4xwlzISks5vgpuugaJpZM4XLOd-
.

@roopahtshree GPU

Periksa tautan di bawah ini. Kartu GPU NVIDIA® dengan CUDA® Compute Capability 3.5 atau lebih tinggi
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

Punya masalah yang sama, tetapi menggunakan CUDA 10.0, CUDNN 7, Python 3.6.8, dan TensorFlow 1.13 berfungsi sekarang.

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

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

oke!!!

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

oke!!!!

@pishangujeniya

• Windows 10 Rumah 64bit
• CUDA Toolkit 10.0 (September 2018)
• Unduh cuDNN v7.6.0 (20 Mei 2019), untuk CUDA 10.0
• Python 3.7.3 Windows AMD64
• Tensorflow-gpu 1.13.1

Saya telah mencoba menginstal tensorflow selama beberapa hari terakhir, dan saya telah mencoba hampir semua konfigurasi ini. Yang ini bekerja untuk saya. Terima kasih banyak.

Di sini saya memposting solusi saya:
Saya juga mengalami masalah（ ImportError: DLL load failed: Failed to load the native TensorFlow runtime .） while direct using pip isntall(tensorflow1.13.1). Saya beralih ke lfd.uci dan mengunduh tensorflow1.9 versi lama yang dikompilasi lainnya, dan kemudian menginstalnya secara lokal. Berhasil .

• win10 x64
• cuda10.1 cudnn 7,5
• anaconda3 2019.3 dengan python3.7

Sepertinya dengan TensorFlow 1.13.1, hanya CUDA 10 yang akan berfungsi (dan bukan CUDA 10.1). Konfigurasi yang dibagikan oleh @pishangujeniya berhasil.

CUDA Toolkit 10.0 (September 2018)
Unduh cuDNN v7.6.0 (20 Mei 2019), untuk CUDA 10.0

Konfigurasi saya berfungsi dengan yang berikut:

tensorflow-gpu==1.14.0
python 3.6.8
CUDA v10.0
ukuran 7.4.1.5

Saya menjalankan TensorFlow di Anaconda dan juga mengalami masalah ini. Ini terkait dengan masalah kompatibilitas antara versi TensorFlow, CUDA, dan cuDNN. Cudatoolkit terbaru Anaconda secara otomatis mengunduh dan menginstal versi CUDA dan cuDNN yang benar untuk TF v1.13. Anda dapat menggunakan cudatoolkit daripada menginstal CUDA dan cuDNN secara manual.

Saya dapat menyelesaikan masalah ini dengan:
1) Menghapus instalasi Anaconda, lalu mengunduh dan menginstal versi terbaru Anaconda
2) Membuat lingkungan virtual baru dan menggunakan "conda install tensorflow-gpu" (juga menginstal CUDA dan cuDNN secara otomatis)
3) Bekerja dalam lingkungan ini untuk proyek

Terimakasih semuanya. 10.1 toolkit terus gagal dengan kesalahan yang sama, tetapi 10.0 bekerja dengan sangat baik.

Saya memperbaikinya dengan menghapus cuda10.1 dan menginstal cuda 10.0

Saya menjalankan TensorFlow di Anaconda dan juga mengalami masalah ini. Ini terkait dengan masalah kompatibilitas antara versi TensorFlow, CUDA, dan cuDNN. Cudatoolkit terbaru Anaconda secara otomatis mengunduh dan menginstal versi CUDA dan cuDNN yang benar untuk TF v1.13. Anda dapat menggunakan cudatoolkit daripada menginstal CUDA dan cuDNN secara manual.

Saya dapat menyelesaikan masalah ini dengan:

1. Menghapus instalasi Anaconda, lalu mengunduh dan menginstal versi terbaru Anaconda
2. Membuat lingkungan virtual baru dan menggunakan "conda install tensorflow-gpu" (juga menginstal CUDA dan cuDNN secara otomatis)
3. Bekerja dalam lingkungan ini untuk proyek

Setelah semua cobaan, jawaban ini membuat hari saya menyenangkan. 'conda install tensorflow-gpu' mengunci tensorflow di 1,12 dan menyelesaikan semua masalah ketergantungan.

Saya menghadapi masalah yang sama.....

C:\Anaconda3>python
Python 3.7.1 (default, 28 Okt 2018, 08:39:03) [MSC v.1912 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. di win32
Ketik "bantuan", "hak cipta", "kredit" atau "lisensi" untuk informasi lebih lanjut.

impor tensorflow sebagai tf
Traceback (panggilan terakhir terakhir):
File "C:\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", baris 58, di
dari tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal impor *
File "C:\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 28, di
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "C:\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 24, di swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, nama path, deskripsi)
File "C:\Anaconda3\lib\imp.py", baris 242, di load_module
kembalikan load_dynamic(nama, nama file, file)
File "C:\Anaconda3\lib\imp.py", baris 342, di load_dynamic
kembalikan _load(spesifikasi)
ImportError: Pemuatan DLL gagal: Rutin inisialisasi pustaka tautan dinamis (DLL) gagal.

Selama penanganan pengecualian di atas, pengecualian lain terjadi:

Traceback (panggilan terakhir terakhir):
Berkas "", baris 1, di
File "C:\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow__init__.py", baris 28, di
dari tensorflow.python impor pywrap_tensorflow # pylint: disable=unused-import
File "C:\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python__init__.py", baris 49, di
dari tensorflow.python impor pywrap_tensorflow
File "C:\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", baris 74, di
meningkatkan ImportError(msg)
ImportError: Traceback (panggilan terakhir terakhir):
File "C:\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", baris 58, di
dari tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal impor *
File "C:\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 28, di
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "C:\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 24, di swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, nama path, deskripsi)
File "C:\Anaconda3\lib\imp.py", baris 242, di load_module
kembalikan load_dynamic(nama, nama file, file)
File "C:\Anaconda3\lib\imp.py", baris 342, di load_dynamic
kembalikan _load(spesifikasi)
ImportError: Pemuatan DLL gagal: Rutin inisialisasi dynamic link library (DLL) gagal.

Gagal memuat waktu proses TensorFlow asli.

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

untuk beberapa alasan dan solusi umum. Sertakan seluruh jejak tumpukan
di atas pesan kesalahan ini saat meminta bantuan.

Menemukan sesuatu yang menarik yang akan membantu beberapa dari Anda yang menggunakan anaconda.

Spesifikasi Sistem:
Janda 10
Python 3.7.3
Kuda 10.0
cudnn dan cupti dipasang dengan conda

Dengan menambahkan anaconda ke jalur sistem selama instalasi (tidak ada yang direkomendasikan/pengaturan default) saya tidak dapat menjalankannya. Menginstal ulang tanpa memilih opsi menyelesaikan masalah ini.

Saya pikir ini mungkin terkait dengan menunjuk ke file cudnn64_7.dll, setelah instalasi di windows perlu menunjukkan ke cuDNN64_7.dll. Instruksi untuk menambahkannya di bawah ini:

• Ketik jalur di kotak pencarian windows 10
• Buka pengaturan: Edit variabel lingkungan Sistem dari panel kontrol
• Di tab Lanjutan, klik Variabel Lingkungan…
• Pilih Jalur di bawah Variabel pengguna untuk nama pengguna Anda dan klik Edit...
• Di jendela baru Edit variabel lingkungan , klik Baru dan rekatkan jalur berikut ke dalam kotak teks
• (Lokasi CUDNN64_7.dll Anda) (mis. milik saya - C:\cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.0.64cuda\bin)
• Klik OK untuk menutup jendela, dan OK lagi untuk menutup jendela Variabel Lingkungan dan jendela Sistem - Properti
  -Buka Anaconda Prompt dan ketik echo %PATH% , Anda seharusnya dapat melihat jalur yang baru ditambahkan di output.

Saya ragu begitu. Atau setidaknya itu bukan alasan bagiku. Saya memang menambahkan jalur secara manual tetapi sistem belum dapat mendeteksinya

Saya juga mendapatkan kesalahan yang sama.
Entah bagaimana memutakhirkan TensorFlow ke versi1.14.0 memecahkan masalah :)

diinstal di lingkungan conda dan berfungsi dengan baik di win10 + gtx1060 (versi nb)
tensorflow 1.13.1
tensorflow-gpu 1.13.1
tensorflow-dataset 1.0.1
keras 2.2.3
cudatoolkit 9.0
cudnn 7.6.4
python 3.6.7

Saya terjebak pada masalah ini sepanjang hari hari ini
Di lingkungan virtual saya berhasil mengimpor Tensorflow 2 tetapi di dalam notebook Visual Studio Jupyter saya mendapatkan kesalahan di bawah ini

_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.

Saya menggunakan Tensorflow 2, CUDA 10.1 dan cuDNN 7.6.5

Ini bukan masalah yang mudah untuk diketahui atau diselesaikan sendiri.

Tombol mudahnya adalah mengikuti petunjuk di postingan ini:
https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/How-to-Install-TensorFlow-with-GPU-Support-on-Windows-10-Without-Installing-CUDA-UPDATED-1419

atau cukup gunakan Google Colab - mereka menangani semua ini untuk Anda.

"ImportError: DLL load failed:" tidak berpikir untuk menyebutkan DLL mana yang hilang? ini akan menyenangkan

Permasalahan yang sama
Di conda lsit, dikatakan saya sudah menginstal paket.
Tapi ketika saya mencoba menjalankannya, ada banyak kesalahan.

Saya tidak tahu apa yang salah

Mengalami masalah ini dengan Tensorflow 2.1.0 (versi CPU). Berhasil memperbaikinya dengan menurunkan versi ke Tensorflow 2.0.0:

pip install tensorflow==2.0.0

Jika Anda mengalami ini setelah 2.1.0, itu mungkin karena dukungan GPU secara default. Dan itu membutuhkan _Microsoft Visual C++ Redistributable untuk Visual Studio 2015_ seperti yang ditunjukkan pada langkah instalasi #1 di situs web.

Dari catatan rilis:

Saya menemukan catatan rilis yang @abdulrahman-khankan screenshot di atas: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.1.0

Berikut adalah tautan Microsoft Visual C++ Redistributable untuk Visual Studio 2015, 2017 dan 2019 dari dokumen itu. Ingat, teks dalam tangkapan layar tidak dapat diklik, disalin, diterjemahkan, dibaca oleh pembaca layar, dll.!

Saya berasumsi semua orang tahu cara membuka halaman rilis atau hanya google penginstal MS. Terima kasih telah berbagi tautan!

Karena masalah lebih lanjut dengan PyInstaller, saya akhirnya menurunkan versi ke tensorflow == 1.14.0 .

@ERDataDoc menggunakan tautan Anda

Tombol mudahnya adalah mengikuti petunjuk di postingan ini:
https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/How-to-Install-TensorFlow-with-GPU-Support-on-Windows-10-Without-Installing-CUDA-UPDATED-1419

sangat membantu tetapi terkadang dapat meningkatkan driver ke CUDA 10.2 yang belum didukung
(itu terjadi dalam kasus saya)

Maaf saya menyadari ini tidak membantu tetapi saya sekarang sudah menyerah mencoba melakukan sesuatu yang serius dengan Python di bawah Windows. 3 minggu dan saya masih mencoba untuk menginstal semua kotoran yang saya butuhkan untuk tutorial pertama (Mungkin saya menetapkan pandangan saya terlalu tinggi tapi kemudian saya ingat kartu punch dan pita kertas)

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22512#issuecomment -572603142
Ini menyelesaikannya untuk saya.
(Menurunkan versi ke tensorflow 2.0.0)
pip install tensorflow==2.0.0

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

Saya menginstal redistributable dan msvcp140.dll tersedia di sistem file saya.

Namun, saya masih mendapatkan kesalahan. Menurunkan versi membantu, tetapi saya perlu memutakhirkan versi saya, karena ada bug yang belum diperbaiki pada 2.0.0 saya tidak dapat mengatasinya.

Apakah ada pemberitahuan dari pengembang, bahwa mereka sedang mengerjakan ini?

Aku telah memperbaikinya.
Habiskan berhari-hari mencari untuk memperbaikinya.

Tensorflow terinstal dengan pip install tensorflow-cpu
Visual c++ yang diperbarui 2015-2019

masalahnya adalah karena saya tidak memiliki grafik nvidia sehingga saya harus menginstal dengan versi cpu karena saya menggunakan grafik Raedon vega 8

Semoga membantu.

Dalam kasus saya, saya menggunakan Python 3.6 dan error. Jadi saya memutakhirkan ke 3.6.8 dan kemudian bekerja dengan tensorflow 2.0.0

Ini berfungsi untuk saya python: 3.7.6
pip install tensorflow==2.0
jika Anda menggunakan tensoflow-gpu
pip install --upgrade tensorflow-gpu==2.0

saya menginstal

• python 3.6.2 (<-- harus mengubah versi python saya, dan mengubah ke 64bit)
• Saya sudah memiliki msvcp140.dll dan msvcp140_1.dll di System32/ saya
• Cuda 10.0 (tidak yakin apakah itu perlu).
• pip install tensorflow==2.0 (<-- 2.1.0 tidak berfungsi!)
  dan kemudian berhasil :)

Ini adalah jawaban terakhir di utas ini: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment -573297027

Tolong jangan spam dengan "Saya menyelesaikannya!" dan solusi kustom.

Hai, @mihaimaruseac

1. Bisakah Anda menambahkan item baru dengan deskripsi masalah yang mungkin disebabkan oleh kurangnya dukungan untuk perintah AVX ke instruksi di situs?
2. an Anda menambahkan link ini ke daftar masalah di mana __Error message__ sama dengan _"ImportError: DLL load gagal: Modul yang ditentukan tidak dapat ditemukan."_
3. Apakah Anda tahu cara membuat binari sendiri tanpa dukungan AVX?

Jika seseorang membutuhkan tensorflow whl tanpa dukungan AVX, Anda dapat menemukannya di repositori ini , terima kasih banyak kepada penulisnya. Atau Anda dapat menggunakan Intel Software Development Emulator untuk menjalankan tensorflow asli dengan dukungan AVX.

Untuk menguji dukungan AVX gunakan Coreinfo .

KESALAHAN:root :Kesalahan Python internal dalam modul inspeksi.
Di bawah ini adalah traceback dari kesalahan internal ini.

Traceback (panggilan terakhir terakhir):
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", baris 3331, di run_code
exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
Berkas "", baris 1, di
flair_data, ot_data =load_dataset(PATH)
Berkas "", baris 64, di load_dataset
train_ot = np.vstack(train_ot)
File "<__array_function__ internals>", baris 6, di vstack
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\shape_base.py", baris 283, di vstack
kembalikan _nx.concatenate(arrs, 0)
File "<__array_function__ internals>", baris 6, di gabungkan
ValueError: membutuhkan setidaknya satu array untuk digabungkan

Selama penanganan pengecualian di atas, pengecualian lain terjadi:

Traceback (panggilan terakhir terakhir):
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", baris 2044, di showtraceback
stb = nilai._render_traceback_()
AttributeError: objek 'ValueError' tidak memiliki atribut '_render_traceback_'

Selama penanganan pengecualian di atas, pengecualian lain terjadi:

Traceback (panggilan terakhir terakhir):
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow_core\python\pywrap_tensorflow.py", baris 58, di
dari tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal impor *
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow_core\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 28, di
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow_core\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 24, di swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, nama path, deskripsi)
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\imp.py", baris 242, di load_module
kembalikan load_dynamic(nama, nama file, file)
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\imp.py", baris 342, di load_dynamic
kembalikan _load(spesifikasi)
ImportError: Pemuatan DLL gagal: Modul yang ditentukan tidak dapat ditemukan.

Selama penanganan pengecualian di atas, pengecualian lain terjadi:

Traceback (panggilan terakhir terakhir):
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\ultratb.py", baris 1151, di get_records
kembalikan _fixed_getinnerframes(etb, number_of_lines_of_context, tb_offset)
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\ultratb.py", baris 319, dibungkus
kembali f( args, * kwargs)
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\ultratb.py", baris 353, di _fixed_getinnerframes
catatan = fix_frame_records_filenames(inspect.getinnerframes(etb, konteks))
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\inspect.py", baris 1502, di getinnerframes
frameinfo = (tb.tb_frame,) + getframeinfo(tb, konteks)
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\inspect.py", baris 1460, di getframeinfo
nama file = getsourcefile(frame) atau getfile(frame)
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\inspect.py", baris 696, di getsourcefile
jika getattr(getmodule(objek, nama file), '__loader__', Tidak Ada) bukan Tidak Ada:
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\inspect.py", baris 733, di getmodule
jika ismodule(modul) dan hasattr(modul, '__file__'):
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow__init__.py", baris 50, di __getattr__
modul = self._load()
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow__init__.py", baris 44, di _load
modul = _importlib.import_module(self.__name__)
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\importlib__init__.py", baris 127, di import_module
kembalikan _bootstrap._gcd_import(nama[level:], paket, level)
Berkas "", baris 1006, di _gcd_import
Berkas "", baris 983, di _find_and_load
Berkas "", baris 953, di _find_and_load_unlocked
Berkas "", baris 219, di _call_with_frames_removed
Berkas "", baris 1006, di _gcd_import
Berkas "", baris 983, di _find_and_load
Berkas "", baris 967, di _find_and_load_unlocked
Berkas "", baris 677, di _load_unlocked
Berkas "", baris 728, di exec_module
Berkas "", baris 219, di _call_with_frames_removed
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow_core__init__.py", baris 42, di
dari . _api.v2 mengimpor audio
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow_core_api\v2\audio__init__.py", baris 10, di
dari tensorflow.python.ops.gen_audio_ops impor decode_wav
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow_core\python\ops\gen_audio_ops.py", baris 9, di
dari tensorflow.python impor pywrap_tensorflow sebagai _pywrap_tensorflow
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow__init__.py", baris 50, di __getattr__
modul = self._load()
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow__init__.py", baris 44, di _load
modul = _importlib.import_module(self.__name__)
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\importlib__init__.py", baris 127, di import_module
kembalikan _bootstrap._gcd_import(nama[level:], paket, level)
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow_core\python__init__.py", baris 49, di
dari tensorflow.python impor pywrap_tensorflow
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow_core\python\pywrap_tensorflow.py", baris 74, di
meningkatkan ImportError(msg)
ImportError: Traceback (panggilan terakhir terakhir):
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", baris 3331, di run_code
exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
Berkas "", baris 1, di
flair_data, ot_data =load_dataset(PATH)
Berkas "", baris 64, di load_dataset
train_ot = np.vstack(train_ot)
File "<__array_function__ internals>", baris 6, di vstack
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\shape_base.py", baris 283, di vstack
kembalikan _nx.concatenate(arrs, 0)
File "<__array_function__ internals>", baris 6, di gabungkan
ValueError: membutuhkan setidaknya satu array untuk digabungkan

Selama penanganan pengecualian di atas, pengecualian lain terjadi:

Traceback (panggilan terakhir terakhir):
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", baris 2044, di showtraceback
stb = nilai._render_traceback_()
AttributeError: objek 'ValueError' tidak memiliki atribut '_render_traceback_'

Selama penanganan pengecualian di atas, pengecualian lain terjadi:

Traceback (panggilan terakhir terakhir):
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow_core\python\pywrap_tensorflow.py", baris 58, di
dari tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal impor *
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow_core\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 28, di
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\site-packagestensorflow_core\python\pywrap_tensorflow_internal.py", baris 24, di swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, nama path, deskripsi)
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\imp.py", baris 242, di load_module
kembalikan load_dynamic(nama, nama file, file)
File "C:\Users\Pankaj\Anaconda3\lib\imp.py", baris 342, di load_dynamic
kembalikan _load(spesifikasi)
ImportError: Pemuatan DLL gagal: Modul yang ditentukan tidak dapat ditemukan.

Gagal memuat waktu proses TensorFlow asli.

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

untuk beberapa alasan dan solusi umum. Sertakan seluruh jejak tumpukan
di atas pesan kesalahan ini saat meminta bantuan.

silakan hapus instalan Microsoft Visual C++ Redistributable terbaru untuk versi Visual Studio jika Anda menginstal 2019 dan sebelum itu

unduh Microsoft Visual C++ Redistributable untuk Visual Studio 2015, 2017 dan 2019 tergantung pada sistem Anda baik x64 atau x86 di situs web ini

https://support.microsoft.com/en-my/help/297703/the-latest-supported-visual-c-downloads

silakan hapus instalan Microsoft Visual C++ Redistributable terbaru untuk versi Visual Studio jika Anda menginstal 2019 dan sebelum itu

unduh Microsoft Visual C++ Redistributable untuk Visual Studio 2015, 2017 dan 2019 tergantung pada sistem Anda baik x64 atau x86 di situs web ini

https://support.microsoft.com/en-my/help/297703/the-latest-supported-visual-c-downloads

Hi fitriif,
Saya memang menginstal Microsoft Visual C++ itu. Tetapi kesalahan yang sama terus berlanjut. Setelah menginstal itu, apakah ada hal lain yang harus saya lakukan (memindahkan file, dll?)

Tampaknya ada masalah dengan TF2.1.

Menurunkan versi ke TF2.0 berhasil untuk saya: pip install tensorflow==2.0

@pallyndr ini karena Anda perlu mengunduh MSVC terbaru yang dapat didistribusikan ulang untuk 2.1 seperti yang disebutkan dalam https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment -573297027

Sayangnya karena orang-orang terus menumpuk utas dengan "ini berfungsi untuk saya"/"Saya mengalami masalah yang sama"/"menyelesaikannya dengan melakukan hal lain ini", solusi aktual dalam komentar di atas terkubur.

setelah saya mengunduh MSVC dan CUDA (saya dengan kartu NVIDIA) dan cuDNN berhasil.

Mengunci percakapan untuk tidak mendapatkan lebih banyak komentar yang membisukan solusi