投稿ありがとうございます。 課題テンプレートの次のフィールドに入力していないことに気づきました。 それらがあなたのケースに関連している場合は更新できますか、それともN / Aのままにしますか？ ありがとう。
モバイル機器

投稿ありがとうございます。 課題テンプレートの次のフィールドに入力していないことに気づきました。 それらがあなたのケースに関連している場合は更新できますか、それともN / Aのままにしますか？ ありがとう。
モバイル機器

完了しました。

Windows 10でtensorflow-gpuを使用しようとしたときに、同じ問題が発生しました。
cuDNN10で動作させることができなかったので、代わりに9を選択しました...

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

https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/The-Best-Way-to-Install-TensorFlow-with-GPU-Support-on-Windows-10-Without-Installing-CUDAでフルポストを確認することもでき

ドナルドキングホーン博士の功績

私はあなたと同じ問題を抱えています@damcclane 。 どのように解決しましたか？

Win10 x64、python 3.6、cudnn7.0.5のcuda9およびWin10x64、python 3.7、cudnn7.3.1のcuda10

どちらも同じ問題を抱えています。 私のグラフィックカードはNvidiaGeForce 1050Tiです

同じ問題。 Win10 x64、python 3.5、tensorflow-gpu 1.11.0、CUDNN6がインストールされたCUDA8。

同じ問題、Win10 x64、python 3.6、cudnn7.0のcuda9

同じ問題、誰もがこれを解決する方法を知っていますか？

ここでも同じ問題…:(

私は過去にこの問題を抱えていましたが、それは私が間違ったバージョンのCUDNNを持っていたためでした。 それらのいくつかをダウンロードしてみて、それらのいずれかが機能するかどうかを確認できます。

システム構成は人によって異なる可能性があるため、この問題に直面しているすべての人にTensorFlowリポジトリで新しい問題を作成して、問題の解決に集中できるようにすることをお

修正、Thenks！

10:39 Corentin Jemineの水、2018年10月17日には[email protected]
書きました：

私は過去にこの問題を抱えていましたが、それは私が間違ったバージョンを持っていたためでした
CUDNNの。 あなたはそれらのいくつかをダウンロードしてみて、それらのいずれかがあるかどうかを確認することができます
仕事。

—
あなたがコメントしたのであなたはこれを受け取っています。
このメールに直接返信し、GitHubで表示してください
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment-430676267 、
またはスレッドをミュートします
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AYfA4TRxTaZ7pKfyszlWqPGknt_ohvlaks5ul082gaJpZM4XLOd-
。

CUDA9とcuDNN7.0.5を再度インストールし、コンピューターを再起動しました。 関連する問題はちょうどなくなったところです。

私はCuda10とcudaNN7.3.1.20を使用していますが、次のエラーが発生しました。誰かが解決策を教えてくれますか@tensorflowbutler
トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル「C：\ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py」、58行目
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internalインポートから*
ファイル「C：\ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py」、28行目
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper（）
swig_import_helperのファイル「C：\ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py」、24行目
_mod = imp.load_module（ '_ pywrap_tensorflow_internal'、fp、pathname、description）
ファイル "C：\ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py"、243行目、load_module
load_dynamic（name、filename、file）を返します
ファイル "C：\ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py"、行343、load_dynamic
return _load（spec）
ImportError：DLLのロードに失敗しました：指定されたモジュールが見つかりませんでした。

上記の例外の処理中に、別の例外が発生しました。

トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル ""、1行目、
ファイル "C：\ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow__init __。py"、22行目
tensorflow.pythonからimportpywrap_tensorflow＃pylint：disable = unused-import
ファイル "C：\ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python__init __。py"、49行目
tensorflow.pythonからimportpywrap_tensorflow
ファイル「C：\ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py」、74行目
ImportError（msg）を発生させます
ImportError：トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル「C：\ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py」、58行目
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internalインポートから*
ファイル「C：\ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py」、28行目
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper（）
swig_import_helperのファイル「C：\ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py」、24行目
_mod = imp.load_module（ '_ pywrap_tensorflow_internal'、fp、pathname、description）
ファイル "C：\ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py"、243行目、load_module
load_dynamic（name、filename、file）を返します
ファイル "C：\ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py"、行343、load_dynamic
return _load（spec）
ImportError：DLLのロードに失敗しました：指定されたモジュールが見つかりませんでした。

ネイティブTensorFlowランタイムの読み込みに失敗しました。

同じ問題、Windows 10 x64、python3.5、tensorflow-gpu 1.11.0、CUDA 10.0、cudnn 7.3.1、私のグラフィックカードはGTX1070Tiです

@iteratorlee

システム構成は人によって異なる可能性があるため、この問題に直面しているすべての人にTensorFlowリポジトリで新しい問題を作成して、問題の解決に集中できるようにすることをお

同じ問題が、cuda 10で、anacondaをインストールしたときに、PyHamcrestを見逃してしまいました。「pipinstall PyHamcrest」をインストールした後、今日まですべて正常に機能していました。 同じエラーが発生します。

私は同じ問題に直面しています。 この問題は、電子顕微鏡シミュレーション用にPyQSTEMという名前の別のパッケージをインポートする場合にも発生します。 誰かが問題を解決する方法を見つけることができたら、ここで解決策を共有できますか？ ありがとう

同じ問題、Windows 10 x64、python3.5、tensorflow-gpu 1.11.0、CUDA 10.0、cudnn 7.3.1、私のグラフィックカードはGTX1070Tiです

同じ問題で、CUDA 9.0をインストールしようとしましたが、NVIDIAから、ドライバーは互換性のあるグラフィックハードウェアではないと通知されましたが、CUDA10.0ではそのような警告はありません。

幸運なことに、C ++パッケージがインストールされたビジュアルスタジオ2017、Windows 10 x64、python3.6.7、tensorflow-gpu 1.11.0、cudnn 7.3.1、cuda9.0とcuda10.0の両方がインストールされたときに問題が解決しました（どちらが正しいかを確認していません） 、私のグラフィックカードはGTX1070Tiです。

TensorFlowを1.10.0にダウングレードしたところ、機能しました

pip install tensorflow-gpu==1.10.0

9.2または10.0ではなくcuda9.0をtensorflow1.12.0およびcudnn7.4.1.5でインストールすることで、最終的に問題を解決しました。

次のアセンブリがWindows10では機能しないことを確認できます。

• tensorflow 1.12.0
• cudaツールキット10.0.130
• cudnn 7.4.1.5

追加情報：

• NVIDIAドライバー411.81を搭載したNVIDIAQuadro P1000
• Microsoft Visual C ++ 2015再頒布可能パッケージ14.0.24215（ C:\Windows\system32\msvcp140.dllが存在します）
• Python 3.6.7

私もメッセージを受け取ります

ImportError：DLLのロードに失敗しました：指定されたモジュールが見つかりませんでした。

残念ながら、どのモジュールが欠落しているかはわかりません。

[編集]

あなたが書いていることに気づきました：

TensorFlowはCUDA9.0をサポートします。

今すぐ再インストールします。

トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル "C：\ Program Files \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py"、58行目
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internalインポートから*
ファイル「C：\ ProgramFiles \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py」、28行目
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper（）
swig_import_helperのファイル「C：\ ProgramFiles \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py」、24行目
_mod = imp.load_module（ '_ pywrap_tensorflow_internal'、fp、pathname、description）
load_module内のファイル「C：\ ProgramFiles \ Python36 \ lib \ imp.py」、243行目
load_dynamic（name、filename、file）を返します
load_dynamicのファイル "C：\ Program Files \ Python36 \ lib \ imp.py"、行343
return _load（spec）
ImportError：DLLのロードに失敗しました：％1は有効なWin32アプリケーションではありません。

上記の例外の処理中に、別の例外が発生しました。

トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル "C：\ Users \ ABC \ Desktop \ pyprograms \ tensorflowbasic \ 1.py"、1行目
tensorflowをtfとしてインポートします
ファイル "C：\ Program Files \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow__init __。py"、24行目
tensorflow.pythonからimportpywrap_tensorflow＃pylint：disable = unused-import
ファイル "C：\ Program Files \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python__init __。py"、49行目
tensorflow.pythonからimportpywrap_tensorflow
ファイル「C：\ ProgramFiles \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py」、74行目
ImportError（msg）を発生させます
ImportError：トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル "C：\ Program Files \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py"、58行目
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internalインポートから*
ファイル「C：\ ProgramFiles \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py」、28行目
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper（）
swig_import_helperのファイル「C：\ ProgramFiles \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py」、24行目
_mod = imp.load_module（ '_ pywrap_tensorflow_internal'、fp、pathname、description）
load_module内のファイル「C：\ ProgramFiles \ Python36 \ lib \ imp.py」、243行目
load_dynamic（name、filename、file）を返します
load_dynamicのファイル "C：\ Program Files \ Python36 \ lib \ imp.py"、行343
return _load（spec）
ImportError：DLLのロードに失敗しました：％1は有効なWin32アプリケーションではありません。

私のインストール：

Windows 10.0.17763.134 x64
NVIDIAドライバー416.92
CUDA 10.0.130
CUDA10.0の場合はCUDNN7.4.1.5
Python 3.6.7
GeForce GTX 1080 Ti

このエラーの原因は、Tcl / TkをサポートせずにPythonをインストールしている人が、SWIGとモジュールのインポートにTclが必要であることを認識していないためと思われます。 これをテストしたところ、Pythonのインストールを変更してTcl / Tkを追加するだけでは不十分でした。すべてを削除して最初からインストールする必要がありましたが、エラーは発生しなくなりました。

TL; DR-Tcl / Tkオプションを選択してPythonを完全に削除して再インストールするだけです。

ほぼ2日を費やした後、私は最終的にインストールすることによって問題を解決しました：

• 9.2または10.0の代わりにcuda9.0
• tensorflow1.12.0
• cudnn 7.4.1.5

@WuYunfanに感謝し

最初にインストールします

• CUDA 10.0
• cudnn 7.3
• tensorflow 1.12.0

そして私はこのエラーを受け取りました。
次に、tf 1.12をアンインストールし、tf1.10をインストールします。 cudart64.dllを要求されます。 パスに追加すると、tfが機能します。
次に、tf 1.12を再インストールすると、すべて正常に動作します。

TensorFlowはCUDA9.0をサポートします

@ljzskyTensorFlowがバージョン1.13からCUDA10.0を公式にサポートすることは事実ですが、TensorFlow1.12はCUDA10.0に対して構築でき（そして構築されており）、問題なく動作します。

@linsuiあなたの言うことは全く意味がありません。 TensorFlowは、cudart64.dllを要求する手段がないライブラリです。

@levicki理由はわかりませんが、tf1.10はtf1.11およびtf1.12とは異なるメッセージを表示します。

私はこの問題を抱えています
トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル「C：\ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py」、58行目
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internalインポートから*
ファイル「C：\ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py」、28行目
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper（）
swig_import_helperのファイル「C：\ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py」、24行目
_mod = imp.load_module（ '_ pywrap_tensorflow_internal'、fp、pathname、description）
load_module内のファイル "C：\ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ imp.py"、行243
load_dynamic（name、filename、file）を返します
load_dynamicのファイル "C：\ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ imp.py"、行343
return _load（spec）
ImportError：DLLのロードに失敗しました：指定されたモジュールが見つかりませんでした。

上記の例外の処理中に、別の例外が発生しました。

トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル ""、1行目、
ファイル "C：\ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow__init __。py"、24行目
tensorflow.pythonからimportpywrap_tensorflow＃pylint：disable = unused-import
ファイル「C：\ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python__init __。py」、49行目
tensorflow.pythonからimportpywrap_tensorflow
ファイル「C：\ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py」、74行目
ImportError（msg）を発生させます
ImportError：トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル「C：\ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py」、58行目
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internalインポートから*
ファイル「C：\ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py」、28行目
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper（）
swig_import_helperのファイル「C：\ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py」、24行目
_mod = imp.load_module（ '_ pywrap_tensorflow_internal'、fp、pathname、description）
load_module内のファイル "C：\ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ imp.py"、行243
load_dynamic（name、filename、file）を返します
load_dynamicのファイル "C：\ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ imp.py"、行343
return _load（spec）
ImportError：DLLのロードに失敗しました：指定されたモジュールが見つかりませんでした。
ネイティブTensorFlowランタイムの読み込みに失敗しました。

誰かがこの問題を解決する方法を教えてもらえますか？

@thischeng
これはサポートフォーラムではありません。開発者が問題を再現するのに十分な情報とともに問題が報告される場所です。問題がテンソルフローコードの実際の問題であることが判明した場合は、将来のリリースの1つで修正される予定です。

私を含めて上記に投稿されたいくつかの回避策があるので、あなたはこのスレッドを読むことさえ気にしないようです。

最後に、完全なハードウェアとソフトウェアの構成を指定せずに、また自分で問題を解決するためにこれまでに行った手順をリストせずに助けを求めることは、控えめに言っても失礼です。

@levicki
批判ありがとうございます、はっきり見えませんでした。次回は質問の仕方に注意を払います。

同じ問題が発生しました。 私の構成は次のとおりです。

• CUDA Toolkit v9.0（Visual Studioサポートなしでインストール）
• Tensorflow-gpu v 1.12.0（pipとともにインストール）
• cudnn v7.4.1.5 CUDAv9.0互換。
• nVidia GeForce 1070
• Windows10ホーム

ほぼ1日かけて、tensorflowが正しいdllファイルを見つけられなかった理由を突き止めた後、cudnnのインストール方法に関するガイドを見つけました。ちなみに、これは見た目ほど単純ではありません。 ガイドはnVidiaによって書かれ、ここに私が従う行動があります。

1. nVidia公式サイトから、構成に適したcudnnバージョンをダウンロードします。
2. 次に、cudaフォルダーを抽出します。どこで抽出してもかまいません。
3. ファイルエクスプローラーを開き、CUDAをインストールしたディレクトリ（私の場合はC：/ Program Files / NVIDIA GPU Computing Toolkit）に移動します。
4. CUDA / v9.0 / lib / x64に移動します。 ここに、CUDA / lib / x64（cudnnパッケージ、nVidiaからダウンロード）内にある「cudnn.lib」という名前のファイルを配置する必要があります。
5. （左のcudnnパッケージ、右のCUDAインストールパス）に対してプロセスを繰り返します。
6. CUDA / bin / cudnn64_7.dll-> CUDA / v9.0 / bin
7. CUDA / include / cudnn.h-> CUDA / v9.0 / include
8. 次に、環境変数が正しく設定されているかどうかを確認する必要があります。 C：\ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0の値を持つCUDA_PATH変数が存在することを確認してください。存在しない場合は、追加してください。
9. システムで動作するtensorflow-gpuをお楽しみください

同じ問題が発生しました。 私の構成は次のとおりです。

• CUDA Toolkit v9.0（Visual Studioサポートなしでインストール）
• Tensorflow-gpu v 1.12.0（pipとともにインストール）
• cudnn v7.4.1.5 CUDAv9.0互換。
• nVidia GeForce 1070
• Windows10ホーム

ほぼ1日かけて、tensorflowが正しいdllファイルを見つけられなかった理由を突き止めた後、cudnnのインストール方法に関するガイドを見つけました。ちなみに、これは見た目ほど単純ではありません。 ガイドはnVidiaによって書かれ、ここに私が従う行動があります。

1. nVidia公式サイトから、構成に適したcudnnバージョンをダウンロードします。
2. 次に、cudaフォルダーを抽出します。どこで抽出してもかまいません。
3. ファイルエクスプローラーを開き、CUDAをインストールしたディレクトリ（私の場合はC：/ Program Files / NVIDIA GPU Computing Toolkit）に移動します。
4. CUDA / v9.0 / lib / x64に移動します。 ここに、CUDA / lib / x64（cudnnパッケージ、nVidiaからダウンロード）内にある「cudnn.lib」という名前のファイルを配置する必要があります。
5. （左のcudnnパッケージ、右のCUDAインストールパス）に対してプロセスを繰り返します。

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

1. 次に、環境変数が正しく設定されているかどうかを確認する必要があります。 C：\ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0の値を持つCUDA_PATH変数が存在することを確認してください。存在しない場合は、追加してください。
2. システムで動作するtensorflow-gpuをお楽しみください

ありがとうございました！ それは私の問題を解決しました！
私のシステム：
ウィンドウズ10
Python 3.6
Cuda Toolkit v9.0
cudnn 7.4.2
グラフィックカード：Nvidia p4000

v10とそれに関連するcudnnをアンインストールし、上記をインストールしてから（andpi314）のチュートリアルに従った後
Tensor FlowGPUが稼働しています。

これは私の状況です。cudnnのコピー＆ペーストをチェックし、bin、include、lib、3つのフォルダーのファイルがcudaの同じパスにコピーアンドペーストされていることを確認します。システムパスをチェックした後、間違ったパスにコピーします。 cudaの、コピー＆ペーストをもう一度実行すると、正しく実行されます。

トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル「C：\ Users \ SPECTRE \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py」、58行目
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internalインポートから*
ファイル「C：\ Users \ SPECTRE \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py」、28行目
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper（）
ファイル "C：\ Users \ SPECTRE \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py"、24行目、swig_import_helper
_mod = imp.load_module（ '_ pywrap_tensorflow_internal'、fp、pathname、description）
load_module内のファイル "C：\ Users \ SPECTRE \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ imp.py"、行243
load_dynamic（name、filename、file）を返します
ファイル "C：\ Users \ SPECTRE \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ imp.py"、行343、load_dynamic
return _load（spec）
ImportError：DLLのロードに失敗しました：指定されたモジュールが見つかりませんでした。

上記の例外の処理中に、別の例外が発生しました。

トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル ""、1行目、
ファイル "C：\ Users \ SPECTRE \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site-packages \ tensorflow__init __。py"、24行目
tensorflow.pythonからimportpywrap_tensorflow＃pylint：disable = unused-import
ファイル "C：\ Users \ SPECTRE \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python__init __。py"、49行目
tensorflow.pythonからimportpywrap_tensorflow
ファイル「C：\ Users \ SPECTRE \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py」、74行目
ImportError（msg）を発生させます
ImportError：トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル「C：\ Users \ SPECTRE \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py」、58行目
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internalインポートから*
ファイル「C：\ Users \ SPECTRE \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py」、28行目
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper（）
ファイル "C：\ Users \ SPECTRE \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py"、24行目、swig_import_helper
_mod = imp.load_module（ '_ pywrap_tensorflow_internal'、fp、pathname、description）
load_module内のファイル "C：\ Users \ SPECTRE \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ imp.py"、行243
load_dynamic（name、filename、file）を返します
ファイル "C：\ Users \ SPECTRE \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ imp.py"、行343、load_dynamic
return _load（spec）
ImportError：DLLのロードに失敗しました：指定されたモジュールが見つかりませんでした。

ネイティブTensorFlowランタイムの読み込みに失敗しました。

私は同じ状況に遭遇し、私の設定は次のとおりです。
CUDA10
CUDA10のcudnnv7.4
Tensorflow-gpu v1.12.0

CUDA9を示唆する上記のソリューションが表示されますが、GeForce Controlerの情報は、GPU GTX1050TiがCUDA10のみをサポートしていることを示しています（「NVIDIACUDA 10.0.132ドライバー」と書かれていますが、実際にはそれが何を意味するのかわかりません）。これを解決しますか？

CUDA9とcuDNN7.0.5を再度インストールし、コンピューターを再起動しました。 関連する問題はちょうどなくなったところです。

@Asichurter私は同じグラフィックカードを持っていて、上記の組み合わせで問題はありません。

解決策！ CUDA10でTFを実行しようとしている場合

Tensorflow1.12はCUDA10をサポートしていませんが、ナイトリービルドはサポートしています

2つの解決策があります

1. TF 1.12を削除し、ナイトリービルド1.13をインストールします
   pipアンインストールtensorflow-gpu
   pip install tf-nightly-gpu

代替ソリューション：CUDAを9.0にダウングレードする

再インストールするたびに、CUDANファイルをCUDAインストールフォルダの正しい場所にコピーすることを忘れないでください

私も同じ問題を抱えていて、提案された修正のほとんどを約3時間試しましたが、運がありませんでした。 ただし、kennedyCzarによる投稿が一番上にあり、これで問題が修正されました（ "ImportError：DLLの読み込みに失敗しました：指定されたモジュールが見つかりませんでした。"）このアプローチは高速で簡単なので、読者に試してみることを強くお勧めします。 私は特にドナルド・キングホーン博士によって参照されたブログ投稿に行き、指示に従いました。

2018年10月16日からのkennedyCzarの投稿のコピーについては、以下を参照してください。

Windows 10でtensorflow-gpuを使用しようとしたときに、同じ問題が発生しました。
cuDNN10で動作させることができなかったので、代わりに9を選択しました...

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

https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/The-Best-Way-to-Install-TensorFlow-with-GPU-Support-on-Windows-10-Without-Installing-CUDAでフルポストを確認することもでき

ドナルドキングホーン博士の功績

CUDA10をtensorflow-gpuv1.12で実行しました。 私は小さなプリントを読んでいなかったので、このバージョンがCUDA10で動作しないことを見逃しました。CUDA9にダウングレードして現在動作しています。

TensorFlow 1.12.0でも同じ問題が発生しましたが、どのソリューションも機能しませんでした。 次に、TensorFlow 1.10.0にダウングレードしましたが、今回はエラーメッセージの方がはるかに有益でした。 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\binあるcudart64_90.dllが見つからなかったとのことです。 この特定のパスをPATH変数に追加すると、エラーなしでスムーズに実行されます。

これにより、TensorFlowにバグがあり、 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0がCUDAやCUDA_HOMEなどの多数の環境変数にすでに存在している場合、「bin」サブフォルダー自体に移動できないのではないかと思います。それを見つける。

次に、TensorFlow1.12.0のエラーメッセージの情報がそれほど多くないのはなぜか疑問に思います。 1.12.0では、一部のDLLをインポートできなかったとだけ表示されます。 1.10.0では、どのDLLが欠落しているかを正確に示し、それをPATHに追加するための実用的なソリューションを提案しました。 これはエラー処理を改善する方法であり、エラーメッセージを不明瞭にすることは良い考えだと思った人からのコミットを再検討することをお勧めします。

解決策！ CUDA10でTFを実行しようとしている場合

Tensorflow1.12はCUDA10をサポートしていませんが、ナイトリービルドはサポートしています

2つの解決策があります

1. TF 1.12を削除し、ナイトリービルド1.13をインストールします
   pipアンインストールtensorflow-gpu
   pip install tf-nightly-gpu

代替ソリューション：CUDAを9.0にダウングレードする

再インストールするたびに、CUDANファイルをCUDAインストールフォルダの正しい場所にコピーすることを忘れないでください

この解決策を確認する

tf-nightly-gpuを使用する
win10
cuda 10.0
Python 3.6.4
geforce 960M
cudnn64_7

9.2または10.0ではなくcuda9.0をtensorflow1.12.0およびcudnn7.4.1.5でインストールすることで、最終的に問題を解決しました。

しかし、cudnn7.0.5の代わりにcudnn7.4.1.5をダウンロードしても、このエラーが発生します。
次の私の構成：
cuda 9.0
cudnn7.4.1
pip install tensorflow-gpu == 1.12.0
Python 3.6.4
nvidia geforce 1080TI

9.2または10.0ではなくcuda9.0をtensorflow1.12.0およびcudnn7.4.1.5でインストールすることで、最終的に問題を解決しました。

しかし、cudnn7.0.5の代わりにcudnn7.4.1.5をダウンロードしても、このエラーが発生します。
次の私の構成：
cuda 9.0
cudnn7.4.1
pip install tensorflow-gpu == 1.12.0
Python 3.6.4
nvidia geforce 1080TI

最後に、bazelバージョンを0.20.0（0.21.0から）にダウングレードすると、この問題が解決します。 しかし、なぜ最新のバゼルバージョンと互換性がないのかわかりません。

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

できます。

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

できます。

今も私のために働いています。 それをありがとう。
注：TFを適切にアンインストールできず、Pythonのバージョンが低くなりました。 Pythonを完全にアンインストールし、3.6.4ではなくバージョン3.6.8をインストールしました。
次に、 pip install tf-nightly-gpuを使用してTFをインストールし、現在機能しています

Microsoft Build Tools 2015をインストールすると、この問題を解決できます。 今は動作します。

私はあなたと同じ問題を抱えています@damcclane 。 どのように解決しましたか？

Win10 x64、python 3.6、cudnn7.0.5のcuda9およびWin10x64、python 3.7、cudnn7.3.1のcuda10

どちらも同じ問題を抱えています。 私のグラフィックカードはNvidiaGeForce 1050Tiです

tensorflowはpython3.7をサポートしていません。anacondaを使用して、より低いpythonで別の環境を作成できます。

私はまったく同じ問題を抱えていました。 GPUサポートガイドによると、CUDAとcuDNNの正しいバージョンがすべてインストールされています-CUDA9.0とcuDNN7.4.2.24。

私のために働いたのは、すべての依存関係をインストールした後、次のコマンドを入力することでした：

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%

cuDNNzipのcudaフォルダーをC:\tools\コピーする必要があります。

これがお役に立てば幸いです。

私も同じ問題を見ています

こんにちはみんな、私は今この問題を数回見ました、そしていくつかのことについてコメントすることができます。
まず、Jupyterノートブックは（カーネルをリセットした後でも）悪いテンソルフロー構成を「保持」することができるようです。Jupyterを完全に停止して開始すると、少なくとも1回はこれが解決されました。

その他はすべてCUDAに関連しています。 CUDAのすべてのバージョンをアンインストールしてから、V10をインストールし、正しいcudnnも取得することを強くお勧めします。

Cudnnをインストールするには、cudaフォルダー内のすべてをコピーしてcudaインストールに貼り付けます。

これらは基本的にこのエラーのすべての問題です。 nvcc --versionと入力し、v10が返されることを確認することで、cudaをテストできることを忘れないでください。 このコマンドが機能しない場合は、セットアップがcudaを正しく認識できないことを意味します。

問題が発生した場合は、クラウドでtf-nightlyをインストールしてみてください。この方法で問題を解決できます。

###「ImportError：DLLの読み込みに失敗しました：指定されたプロシージャが見つかりませんでした」の解決策。

numpyをインポートすると、このエラーが発生しますよね？
python -c "import numpy"

したがって、anacondaフォルダーに移動し、anacondaの環境に応じてsite-packagesフォルダーに移動します。 次に、numpy.libsフォルダーに移動します。 * .dllファイルがありますよね？

次に、リンクを.libsフォルダーにコピーし、anacondaプロンプトに「PATH」を使用してパスを入力します。
PATH=path\to\site-packages\numpy\.libs;%PATH%

もう一度チェックして、numpyをインポートします。
python -c "import numpy"

今、それは正しく機能していますか？

インストール：

(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

いくつかのサンプルコードの出力：

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

要件tensorflow-gpu == 1.10.0を満たすバージョンが見つかりませんでした（バージョンから：1.13.0rc1、1.13.0rc2）
tensorflow-gpu == 1.10.0に一致する分布が見つかりません

pip install tensorflow-gpu == 1.10.0

要件tensorflow-gpu == 1.10.0を満たすバージョンが見つかりませんでした（バージョンから：1.13.0rc1、1.13.0rc2）
tensorflow-gpu == 1.10.0に一致する分布が見つかりません

古いバージョンのtensorflow-gpuを入手できない場合は、CUDA9.0とtensorflow-gpu1.13.0を使用しているときに同じdllの問題が発生しました。 10.0をインストールしましたが、これまでのところ問題は解決しているようです。 これに基づくと、1.13.0では9ではなく10が必要になることは間違いありません。

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

できます。

こっちも一緒
Python 3.6.7
geforce 1060

numpyに問題があったので、必ずnumpy1.16を使用してください。 Anacondaのバージョンが古くなっているため、pipから再インストールする必要がありました。

同じ問題があります。 私は非GPUバージョンのTFを使用しているので、それはcudaまたはcudnnの問題ではないと思いますか？
Python 3.6.0
TF 1.12.0
numpy 1.16.1
protobuf 3.6.1

おそらく問題であるprotobuf3.6を使用しないでください。 使用できる最新のものは3.3だと思います。githubにアクセスして以前のバージョンを見つけてください。

protobuf3.6.1を必要とするTF1.12を使用するものを実行しています。 しかたがない....

問題は_バージョンの互換性_に関するもの_tensorflow _ 、 _ python _ 、 _ cudnn _ 、 _ cuda_の互換性についてです。 バージョンの互換性は、このページにあります。 私のコンピューターを例にとってみましょう。

システムインフォメーション：

OSプラットフォームとディストリビューション：Windows 10（私はそれが重要だとは思わない。）
モバイルデバイス：なし
TensorFlowのインストール元：pip install
TensorFlowバージョン：1.4.0 （重要）
Pythonバージョン：3.6 （重要）
Bazelバージョン：インストールされていません（ソースコードからコンパイルしていないので、必要ありません）。
CUDA / cuDNNバージョン：cuda_8.0.61_win10.exe、cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0.zip （重要）
GPUモデル：Geforce GTXシリーズ（重要ではないと思います。）

解決：

上記のページのバージョン互換性テーブルに基づいてい

tensorflow_gpu-1.4.0 | 3.5-3.6 | MSVC2015アップデート3 | Cmake v3.6.3 | 6 | 8
-| -| -| -| -| -

私は_python3.6_.7を使用しています（他のソフトウェアの間違ったバージョンでpython3.6.3を試したので、実際にはあなたのバージョンはpython3.6シリーズに属しています。「ImportError：DLLロードに失敗しましたblablablabalbla ...」という同じエラーがあります。 。ハイパーリンクのフォームによると、python3.5を使用している場合は、問題ないはずです。）
_cuda8.0_と_cudnnv6_をインストールし_cudnn64_6.dll_ファイルが含まれます。cudnn64_6.dllを正しいパスに配置する必要があります）（最後の列の数字の8はCUDAバージョンの数です。5列目の6は、cudnnバージョンの数です）
SO、I _pip install tensorflow-gpu == 1.4.0_次に、tensorflowをtfとしてインポートすると、機能します。

Python、CUDA、cudnnのバージョンを修正したときに、下位バージョンのtensorflowをインストールすると、cudnn64_ *という別のエラーが発生したためにこの問題が見つかりました。 DLLファイルが見つかりませんでした。

次の手順では、cuDNNに依存するプログラムを作成する方法について説明します。 次のセクション：
CUDAディレクトリパスはC：\ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0と呼ばれます
cuDNNディレクトリパスは次のように呼ばれます
に移動しますcuDNNを含むディレクトリ。
cuDNNパッケージを解凍します。
cudnn-9.0-windows7-x64-v7.zip
また
cudnn-9.0-windows10-x64-v7.zip
以下のファイルをCUDAツールキットディレクトリにコピーします。
コピーcuda \ bin \ cudnn64_7.dllからC：\ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ binへ。
コピーcuda \ include \ cudnn.hからC：\ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ include。
コピーcuda \ lib \ x64 \ cudnn.libからC：\ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ lib \ x64。

cudnnのドキュメントは、正しいcudnnセットアップ方法を提供します。このファイルを指定された場所に置くと、機能します。
完全なドキュメントはhttps://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.htmlにあります。

これは私のために働いた
ウィンドウズ10
python 3.6.X（3.7からダウングレード）
Tensorflow 1.12（1.13.1では確実に機能しない、ダウングレード）
CUDA / cudnn 9.0（ @ mxl1990の手順に従ってこれらのファイルをコピーしてください）

上記のすべてに感謝します。 すぐにやり直します

著者と同じ質問があり、今それを解決します。
ウィンドウ10
Python 3.6.2
gpu rtx2080
私の問題はCUDAのバージョンであり、cudnnが互いに適合しません。
2019/3/3今日、CUDAの最新バージョンは10.1ですが、対応するバージョンのcudnnはありません。
だから私はCUDA10.0を変更し、テンソルフローを再インストールしました、それは今動作します！

同じ問題に遭遇しました。

Anaconda（Python 3.6）を使用している場合は、 conda代わりにpip condaを使用することを強くお勧めします。 それは通常すべての世話をします： 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

すでにバージョンを台無しにしている場合は、 conda removeまたはpip uninstallを使用して、 tensorflow-gpuやtensorflowなどのパッケージを削除してみてください。 または、Anacondaを削除して再インストールします。

著者と同じ質問があり、今それを解決します。
ウィンドウ10
Python 3.6.2
gpu rtx2080
私の問題はCUDAのバージョンであり、cudnnが互いに適合しません。
2019/3/3今日、CUDAの最新バージョンは10.1ですが、対応するバージョンのcudnnはありません。
だから私はCUDA10.0を変更し、テンソルフローを再インストールしました、それは今動作します！

@parkerdu救世主！ 私のシステムはWindows10でPython3.7.1を実行しており、GPUはRTX 2080Tiです。 私がしたのは、CUDAを10.1から10.0にダウングレードすることだけで、現在は機能しています。 しかし、私はあなたが何を意味するのか少し混乱しています

CUDAの最新バージョンは10.1ですが、対応するバージョンのcudnnはありません。

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-downloadによると、2019年2月25日にリリースされたバージョンのcuDNNがあるためです。 私の場合、「pip install tensorflow-gpu」を介してインストールされた最新バージョンのTensorFlowでは機能しませんが、そこにあります。 なぜそうではないのだろうか

cudnnの対応するバージョン。

繰り返しになりますが、ソリューションに感謝します。

著者と同じ質問があり、今それを解決します。
ウィンドウ10
Python 3.6.2
gpu rtx2080
私の問題はCUDAのバージョンであり、cudnnが互いに適合しません。
2019/3/3今日、CUDAの最新バージョンは10.1ですが、対応するバージョンのcudnnはありません。
だから私はCUDA10.0を変更し、テンソルフローを再インストールしました、それは今動作します！

@parkerdu救世主！ 私のシステムはWindows10でPython3.7.1を実行しており、GPUはRTX 2080Tiです。 私がしたのは、CUDAを10.1から10.0にダウングレードすることだけで、現在は機能しています。 しかし、私はあなたが何を意味するのか少し混乱しています

CUDAの最新バージョンは10.1ですが、対応するバージョンのcudnnはありません。

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-downloadによると、2019年2月25日にリリースされたバージョンのcuDNNがあるためです。 私の場合、「pip install tensorflow-gpu」を介してインストールされた最新バージョンのTensorFlowでは機能しませんが、そこにあります。 なぜそうではないのだろうか

cudnnの対応するバージョン。

繰り返しになりますが、ソリューションに感謝します。

あなたが正しいです！ cudnnの最新バージョンが表示されません。 ご指摘ありがとうございます。

さまざまなバージョンを何時間もインストールした後、ようやくそれを機能させることができました。これが私の最終的なセットアップです。

• Python 3.6.8
• Tensorflow 1.13
• CUDA 10
• cuDNN v7.5.0（2019年2月21日）、CUDA 10.0

CUDA 10.1で試しましたが、機能せず、10.0に切り替えて、ようやく機能しました。

Python 3.7.2
Tensorflow-gpu 2.0.0a0
テンソルボード1.13.0
tensorflow-estimator 1.13.0
CUDA 10.1
CUDA10.0の場合はcuDNNv7.5.0
win10 x64
助けてください

@ steven12138あなたは働いた前の投稿に従うことができます。
AFAIK、python 3.7.Xpythonはサポートされていません。

これは、Windows10とGPUNVIDIA GeForce RTX 2080Tiで私にとってうまくいったことです。
Python 3.5（3.6は機能しませんでした）
Tensorflow-gpu 1.13（またはtf-nightly-gpu）
CUDA 10
CUDA10.0のcuDNN
問題は、Python3.6を使用していることが原因でした。 Python3.5を使用してそれを解決しました。

CUDA 9.0
cudnn 7.0.5
ウィンドウズ10
tf 1.12.0
失敗しました...わからない

解決しました、
1つの問題は、PATHが正しくないことです。修正しましたが、問題はまだ存在します。
次に、tfを1.10.0にダウングレードすると、機能します。

同じ問題に遭遇しました。

Anaconda（Python 3.6）を使用している場合は、 conda代わりにpip condaを使用することを強くお勧めします。 それは通常すべての世話をします： 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

すでにバージョンを台無しにしている場合は、 conda removeまたはpip uninstallを使用して、 tensorflow-gpuやtensorflowなどのパッケージを削除してみてください。 または、Anacondaを削除して再インストールします。

この男は一日を救った、ありがとう

私はpython3.6.8でvirtualenvを使用し、実行するだけです
pip install tensorflow-gpu

cuda 9.0
cuda9.0の場合はcudnn7.4.1
Python 3.6.8
tensorflow 1.12.0
Visual C ++ 2015の再配布

この構成は機能します。
注意、この構成ではtensorflow1.13は機能しません。

=========================編集================
もう一度試してみました。
tensorflow 1.13.1を使用する場合は、以下の構成を参照できます。
cuda 10.0
cuda10.0の場合はcudnn7.5.0
Python 3.6.8
tensorflow 1.13.1
Visual C ++の再配布2015または2017

そして、公式サイトによると、tensorflowは現在cuda 9のみをサポートしているとのことですが、実際にはすでにCUDA 10に更新されており、githubのリリースノートに記載されています。

とてもシンプルで、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
テンソルボード1.13.0
tensorflow-estimator 1.13.0
CUDA 10.1
CUDA10.0の場合はcuDNNv7.5.0
win10 x64
動作しませんでした

ターミナルでは問題ありませんが、pycharmで問題がありますので、参考にしていただければ幸いです。

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

私も同じ問題を抱えていました。 tensorflow-gpuをアンインストールし、condaを介して再インストールすることで解決しました。

conda install tensorflow-gpu

私は問題を抱えていました

TypeError：プロトファイルを記述子プールにビルドできませんでした！
ファイル「object_detection / protos / post_processing.proto」のproto記述子が無効です：
object_detection / protos / post_processing.proto：インポート「object_detection / protos /calibration.proto」がロードされていません。
object_detection.protos.PostProcessing.calibration_config：「object_detection.protos.CalibrationConfig」は「protos /calibration.proto」で定義されているようですが、「object_detection / protos /post_processing.proto」ではインポートされていません。 ここで使用するには、必要なインポートを追加してください。

TensorFlowを1.10.0にダウングレードしたところ、機能しました

pip install tensorflow-gpu==1.10.0

pip install tensorflow-gpuコマンドを実行すると、1.13.0がインストールされ、エラーWin10: ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found 。 そこで、 @ 57ar7upが提案したように、 1.10.0ダウングレードしてみました。 pipが必要な.whlファイルを見つけることができず、接続がタイムアウトし続けたため、これは機能しませんでした。

だから私は@WuYunfanのアプローチに従い、 1.12.0機能しました。

9.2または10.0ではなくcuda9.0をtensorflow1.12.0およびcudnn7.4.1.5でインストールすることで、最終的に問題を解決しました。

最後に私の設定は次のとおりです。

• Nvidia GTX 1070
• 4つのパッチを適用したCUDA9.0（これによりインストールされたGeForceドライバー385.54）
• CuDNN v7.5.0.56（CUDA 9.0の場合）
• TF GPU 1.12.0

1.13.0はCUDA10.0に使用されると思います

Python 3.6.4 | Anacondaカスタム（64ビット）| （デフォルト、2018年1月16日、10：22：32）[MSC v.1900 64ビット（AMD64）] on win32
詳細については、「help」、「copyright」、「credits」、または「license」と入力してください。

テンソルフローをインポートする
トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル「D：\ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py」、58行目
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internalインポートから*
ファイル「D：\ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py」、28行目
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper（）
ファイル "D：\ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py"、24行目、swig_import_helper
_mod = imp.load_module（ '_ pywrap_tensorflow_internal'、fp、pathname、description）
load_module内のファイル "D：\ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ imp.py"、行243
load_dynamic（name、filename、file）を返します
load_dynamicのファイル "D：\ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ imp.py"、行343
return _load（spec）
ImportError：DLLのロードに失敗しました：找不到指定的模块。

上記の例外の処理中に、別の例外が発生しました。

トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル ""、1行目、
ファイル "D：\ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow__init __。py"、24行目
tensorflow.pythonからimportpywrap_tensorflow＃pylint：disable = unused-import
ファイル "D：\ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python__init __。py"、49行目
tensorflow.pythonからimportpywrap_tensorflow
ファイル「D：\ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py」、74行目
ImportError（msg）を発生させます
ImportError：トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル「D：\ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py」、58行目
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internalインポートから*
ファイル「D：\ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py」、28行目
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper（）
swig_import_helperのファイル「D：\ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py」、24行目
_mod = imp.load_module（ '_ pywrap_tensorflow_internal'、fp、pathname、description）
load_module内のファイル "D：\ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ imp.py"、行243
load_dynamic（name、filename、file）を返します
load_dynamicのファイル "D：\ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ imp.py"、行343
return _load（spec）
ImportError：DLLのロードに失敗しました：找不到指定的模块。

ネイティブTensorFlowランタイムの読み込みに失敗しました。

https://www.tensorflow.org/install/errorsを参照して

いくつかの一般的な理由と解決策のために。 スタックトレース全体を含める
助けを求めるとき、このエラーメッセージの上。

Python 3.7.1
Tensorflow-GPU 1.13.1

CUDA 8.0
CUDA8.0用のcuDNNv7.1.4
win10 x64

助けてください

次の環境でソースからテンソルフローを構築し、作業しました：
Python 3.7.1
Tensorflow-GPU 1.13.1

CUDA 9.1
CUDA9.1用のcuDNNv7.0.5
win10 x64

エラーメッセージが数行下にコピーされます。 私は他の人にはうまくいくように見えるいくつかの解決策を試しましたが、私にはうまくいきませんでした。 具体的には：
常にpython3.6.8＆Windows 10＆Visual Studios 2017＆Quadro M1000M GPU
pipを使用してtensorflow-gpu1.13.1をインストールしました
読んだ後、CUDA 10.1（最初に試した）は何も動作しないことがわかったので、CUDA10.0に切り替えました。 CUDA 10.0で、cudNN7.4.2と7.5.0を試しました。 どちらも機能しません。CUDA10.1がまだインストールされています（tensorflowは自動的に両方を試しますか、それとも10.0を使用するように設定する必要がありますか？）。

私は以前にtensorflow-gpuを数回アンインストールして再インストールしました（これもプレーンなtensorflow-GPUを検出しません）が、テストのためにtensorflow-gpuは常にインストールされていました。 また、CUDAまたはcudNNを使用するのはこれが初めてなので、cudNNを正しく「インストール」したかどうかは100％わかりません（抽出されたcudNNフォルダーbin、lib＆includeから、関連するファイルをCuda bin、lib＆incにコピーします）フォルダ）。 1つのソリューションで機能するため、tf-nightly-gpuもインストールしました。

エラーメッセージ：

Python 3.6.8rc1（v3.6.8rc1：cc3e73212a、2018年12月12日、00：15：46）[MSC v.1900 64ビット（AMD64）] on win32
詳細については、「help」、「copyright」、「credits」、または「license」と入力してください。

tensorflowをtfとしてインポートします
トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル "C：\ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py"、58行目
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internalインポートから*
ファイル「C：\ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py」、28行目
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper（）
ファイル "C：\ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py"、24行目、swig_import_helper
_mod = imp.load_module（ '_ pywrap_tensorflow_internal'、fp、pathname、description）
ファイル "C：\ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py"、243行目、load_module
load_dynamic（name、filename、file）を返します
ファイル "C：\ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py"、行343、load_dynamic
return _load（spec）
ImportError：DLLのロードに失敗しました：指定されたモジュールが見つかりませんでした。

上記の例外の処理中に、別の例外が発生しました。

トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル ""、1行目、
ファイル "C：\ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow__init __。py"、28行目
tensorflow.pythonからimportpywrap_tensorflow＃pylint：disable = unused-import
ファイル "C：\ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python__init __。py"、49行目
tensorflow.pythonからimportpywrap_tensorflow
ファイル「C：\ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py」、74行目
ImportError（msg）を発生させます
ImportError：トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル "C：\ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py"、58行目
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internalインポートから*
ファイル「C：\ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py」、28行目
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper（）
ファイル "C：\ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py"、24行目、swig_import_helper
_mod = imp.load_module（ '_ pywrap_tensorflow_internal'、fp、pathname、description）
ファイル "C：\ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py"、243行目、load_module
load_dynamic（name、filename、file）を返します
ファイル "C：\ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py"、行343、load_dynamic
return _load（spec）
ImportError：DLLのロードに失敗しました：指定されたモジュールが見つかりませんでした。

同じ問題。 Win10 x64、python 3.6、tensorflow-gpu 1.12.0、CUDA10.1とCUDNN10.1がインストールされています。

私はpython3.6.8でvirtualenvを使用し、実行するだけです
pip install tensorflow-gpu

cuda 9.0
cuda9.0の場合はcudnn7.4.1
Python 3.6.8
tensorflow 1.12.0
Visual C ++ 2015の再配布

この構成は機能します。
注意、この構成ではtensorflow1.13は機能しません。

=========================編集================
もう一度試してみました。
tensorflow 1.13.1を使用する場合は、以下の構成を参照できます。
cuda 10.0
cuda10.0の場合はcudnn7.5.0
Python 3.6.8
tensorflow 1.13.1
Visual C ++の再配布2015または2017

そして、公式サイトによると、tensorflowは現在cuda 9のみをサポートしているとのことですが、実際にはすでにCUDA 10に更新されており、githubのリリースノートに記載されています。

とてもシンプルで、CUDA 9.0（cudnn 7.4.1）==> tensorflow 1.12.0
CUDA 10.0（cidnn 7.5.0）==> tensorflow 1.13.1

ありがとうございました。 私の問題を解決しました
私の設定
Win10 + python 3.6.6 + GeForce GTX 1050 Ti（Legion Notebook）
Visual Studio Community 2017 + CUDA 10.0（cudnn 7.5.0）+ tensorflow 1.13.1

全体として、基本的な検証テストをtensorflow-gpu（1.13.1）で機能させることは、大きな試練です。まったく役に立たないDLLロードエラーメッセージがどこから来ているのか正確にはわかりません...

それが勇敢な魂を助ける場合に備えて、私のパラメータを書き留めてください（2019年3月18日現在）！
基本フレームワーク：Windows 10 Pro / 64、Anaconda 3-5.1.0（python 3.6.4）、
Visual Studio 2017 [GPU = RTX2060]
DLLエラーをスローする失敗したターゲットセットアップ：
CUDA 10.1 +対応するcuDNN（7.5.0.56）
うまくいくようです（anacondaのnumpyバージョンでマイナーなグリッチを解決した後）
CUDA 10.0 + cuDNN 7.4.1.5

CUDA 10.1で試しましたが、すべてのバージョンの組み合わせが機能しませんでした。その後、誰かが提案したようにCUDA 10.0に切り替えて、ようやく機能しました。 したがって、問題はCUDA10.1にあると思います。

私の成功したバージョンの組み合わせは次のとおりです。

CUDA 10.0（CUDA 10.1ではない）
cuDNN v7.5.0（2019年2月21日）、CUDA 10.0用（CUDA 10.1用ではありません）
Annaconda Anaconda 2018.12（Python 3.7バージョン、64ビットグラフィカルインストーラーを使用）

次に、Python 3.7.1 + Tensorflow1.13.1とPython3.68 + Tensorflow2.0.0-alpha0の2つの組み合わせをテストしました。 それらは両方とも機能します。

ところで、私は使用しました
conda install tensorflow-gpu
それ以外の
pip install tensorflow-gpu
誰かが提案したようにtensorflowをインストールします。

幸運を。

（conda install tensorflow-gpu）を使用して同じ問題を解決しました。
cuda 10.0
cuda10.0の場合はcudnn7.41.5
Python 7.1

TensorFlowを1.10.0にダウングレードしたところ、機能しました

pip install tensorflow-gpu==1.10.0

はい、動作します。 マーク！

著者と同じ質問があり、今それを解決します。
ウィンドウ10
Python 3.6.2
gpu rtx2080
私の問題はCUDAのバージョンであり、cudnnが互いに適合しません。
2019/3/3今日、CUDAの最新バージョンは10.1ですが、対応するバージョンのcudnnはありません。
だから私はCUDA10.0を変更し、テンソルフローを再インストールしました、それは今動作します！

こんにちは、私はpython3.7と同じ設定をしています。
現在、CUDA 10.1のcudnnバージョンがありますが、pipからインストールした場合、tensorflow-gpuはまだ機能しません。
自分で作り直しましたか？

編集：問題が見つかりました。 CUDA 10.1をサポートするnvidiaのcudNNバージョンがありますが、CUDA10.1をサポートするPythonライブラリはありません。 このライブラリはtensorflow-gpuの依存関係としてインストールされますが、CUDA10.0のみをサポートします。

最新のconda3.7をインストールしました
anacondapromtで「condainstalltensorflow-gpu」を実行します
cuda、cudann、およびPATH変数を使用した混乱をインストールする必要はありません
すべてが機能します

CUDA10.1が動作しないことを確認できます。 しかし、その後、tensorflowはそれを主張したことはなく、そのガイドはCUDA10.0をダウンロードするように求めてい

このバージョンが見つからない場合は、NVIDIAアーカイブで入手できます。直接リンクは次のとおりです： https ：

私の設定：

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

すごい仕事

こんにちは、みんな、

同じ問題に直面しています！

誰でも_AMDRadeonHD7500M_グラフィックアクセラレータの「動作する」環境情報を次のように提供できますか。

• Win10 Pro、FU 1803
• I3第3世代、4GB
• CUDA ver.10.0.130
• CUDNN ver 7.3.1 for 10.0_0
• アナコンダ3（2018.12）
• Py 3.7.1
• Tensorflow-gpu1.13.1-「Anacondaプロンプト」を使用して「Conda」をインストール

ありがとう！

テンソルボードを実行しようとして実行すると、同じDLLロード失敗エラーが発生しました。他の実行に問題はありません。

Win10
tensorflow-gpu 1.11.0
テンソルボード1.11.0
cudnn 7.1.4
cuda9.0_0
Python 3.6.3

私の設定：

Win10x64
tensorflow-gpu 1.13.1
CUDA 10.1
cuda10.1のCUDNN7.5
Python 3.7.1

そして、私は同じエラーを受け取りました！

テンソルボードを実行しようとして実行すると、同じDLLロード失敗エラーが発生しました。他の実行に問題はありません。

Win10
tensorflow-gpu 1.11.0
テンソルボード1.11.0
cudnn 7.1.4
cuda9.0_0
Python 3.6.3

cygrpcのインポート時にDLLロードインポートエラーが発生するため、pipでcygrpcをアップグレードしてエラーを修正しました

私の設定：

Win10x64
tensorflow-gpu 1.13.1
CUDA 10.1
cuda10.1のCUDNN7.5
Python 3.7.1

そして、私は同じエラーを受け取りました！

私は環境を変更しました：
・tensorflow-gpu 1.12.0
・CUDA9.0
・CUDA9.0のCudnn 7.5
・python3.6.8

最後に、それは動作します！

tf-gpuが「NVIDIA」アクセラレータでのみ機能するということですか？

「RADEON」のもの-別のlib /ビルドを使用する必要があります！

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

私は年を取りましたが、最終的に私のPCでこの問題を分類しました。 正しいcuDNNがインストールされていないこととVSredistが混在していた。 上記のリンクで、Pythonバージョン、CPU、およびグラフィックカードの正しいバージョンを見つけてください。

ありがとうDTopping256 !!!

私も同じ問題を抱えていました。 tensorflow-gpuをアンインストールし、condaを介して再インストールすることで解決しました。

conda install tensorflow-gpu

新しいvenvを作成し、ここ（https://www.tensorflow.org/install/pip）の指示に従って、tensorflow-gpuを再度ダウンロードしました。 ただし、問題の原因となった最新の安定バージョン（1.13）をインストールしました。 condaを使用してtf-gpuをインストールし、tf-gpuバージョン1.12.0-h0d30ee6_0と一緒にパッケージをインストールしました。 1.12vは、少なくとも私のラップトップでは問題を引き起こさないと思います。

ご参考までに：
Win10x64
CUDA V10.1.105
Python 3.6.5
nvidia gpu 1070 max-q

同じ問題。
win10 x64
cuda 9.0.176
cudnn 7.0
Python 3.6.0
tensorflow-gpu 1.13.0

@ 2019/04/16
tensorflow-gpu-1.12をセットアップすることで問題を解決しました。おそらく、最新バージョンのtensorflow-gpu-1.13にはcuda-10.0が必要です。

Tehreは私の要約ですが、言語は中国語です。^ _ ^

私も同じ問題を抱えていました。 tensorflow-gpuをアンインストールし、condaを介して再インストールすることで解決しました。

conda install tensorflow-gpu

これは、あまりにも私と一緒に働いていた、私はピップでtensorflowをインストールしているし、私は使用してそれをアンインストールpip uninstall tensorflow-gpuから、再度使用してインストールconda install tensorflow-gpu

Microsoft Windows [バージョン6.3.9600]
（c）2013 MicrosoftCorporation。 全著作権所有。

C：\ Users \ Dell> python
Python 3.7.1（デフォルト、2018年12月10日、22：54：23）[MSC v.1915 64ビット（AMD64）] :: Ana
win32のconda、Inc。
詳細については、「help」、「copyright」、「credits」、または「license」と入力してください。

iimprtテンソルフロー
ファイル ""、 ライン1
iimprtテンソルフロー
^
SyntaxError：無効な構文
テンソルフローをインポートする
トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル "C：\ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow.py」、58行目、
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internalインポートから*
ファイル "C：\ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow_internal.py "、28行目、
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper（）
ファイル "C：\ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow_internal.py "、24行目、swig_import_helper
_mod = imp.load_module（ '_ pywrap_tensorflow_internal'、fp、pathname、descript
イオン）
load_module内のファイル「C：\ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ imp.py」、242行目
load_dynamic（name、filename、file）を返します
ファイル「C：\ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ imp.py」、342行目、load_dynamic
return _load（spec）
ImportError：DLLのロードに失敗しました：指定されたモジュールが見つかりませんでした。

上記の例外の処理中に、別の例外が発生しました。

トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル ""、1行目、
ファイル "C：\ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow__init__。py"、行
24、で
tensorflow.pythonからimportpywrap_tensorflow＃pylint：disable = unused-im
港
ファイル「C：\ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \python__init__。py」
、49行目、
tensorflow.pythonからimportpywrap_tensorflow
ファイル "C：\ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow.py "、74行目、
ImportError（msg）を発生させます
ImportError：トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル "C：\ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow.py」、58行目、
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internalインポートから*
ファイル "C：\ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow_internal.py "、28行目、
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper（）
ファイル "C：\ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow_internal.py "、24行目、swig_import_helper
_mod = imp.load_module（ '_ pywrap_tensorflow_internal'、fp、pathname、descript
イオン）
load_module内のファイル「C：\ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ imp.py」、242行目
load_dynamic（name、filename、file）を返します
ファイル「C：\ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ imp.py」、342行目、load_dynamic
return _load（spec）
ImportError：DLLのロードに失敗しました：指定されたモジュールが見つかりませんでした。

ネイティブTensorFlowランタイムの読み込みに失敗しました。

https://www.tensorflow.org/install/errorsを参照して

いくつかの一般的な理由と解決策のために。 スタックトレース全体を含める
助けを求めるとき、このエラーメッセージの上。

>>

これは現在、インストールプロセスのなんと残念な混乱です！

ここの貢献者のおかげで、私はついにそれを機能させることができました（私は思います！）

私はtensorflowページからすべての通常のPIPインストールプロセスに従い、新しいWindows 10デスクトップ（Nvid GTX 1660）と新しいPython3.6環境を備えたAnancondaでこの組み合わせになりました。

十：1.13.1
Cuda：10.1
cuDNN：7.5

また、必要に応じてこれらのライブラリを追加するようにシステムPATHを更新しました（ただし、おそらく現在のインストールの一部として、いくつかのCUDAパスがすでにそこに表示されていましたが、ここで説明するように、必要に応じてさらにパスが追加され

jupyterで次のことを試みました：
tensorflowをtfとしてインポートします

そして、誰もが見るエラーを受け取りました：
ImportError：DLLのロードに失敗しました：指定されたモジュールが見つかりませんでした。

解決策の私の最初の試みはうまくいきました！

上記の@oshadaamilaからのアドバイスに従って、PiPテンソルフローをアンインストールし、Condaを使用して再インストールしました。

コンダは次のバージョンをもたらしました：
十：1.13.1
Cuda：10.0.130
cuDNN：7.3

インポートが機能し、小さなコードテストが正常に実行されました。

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

9の答えを与えます。

システムPATH環境では何も変更しませんでした。新しいCUDAとcuDNNはすべてAnaconda3 / pkgsフォルダーにインストールされているため、Python環境では優先的に参照されているようです。

Ananconda環境の外で何かをしようとするとエラーが発生する可能性がありますが、今のところ私はそれをしようとさえしています。

TensorFlow1.31.1の場合

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

したがって、現在のCUDAバージョンは10.0ですが、NVIDIAは10.1を提供し、CUDA10.0とcudnn10.0をインストールしてから、cmdを再起動します。

古いバージョンの場合https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

詳細： https ：

RTXにCUDA10.0を使用する必要がある場合は、pip install tensorflow-gpu == 1.13.1-rc2を試してください。 私はCUDA10.0、cuDNN 7.5.0、python 3.6を持っていて、動作します！

私はcuda10.1（私はtensorflow 2.0alpha btwを持っています）とcudnn7.5.0.56をインストールすることでこれを修正しました
コンピューターを再起動しないと、tensorflowをインポートします-GPUは機能しません

TF1.13.1とCUDA10.1で同様の問題が観察されました-CUDA10.1を削除し、CUDA10.0をインストールすることで修正されました。

同じ問題が発生し、CUDA 10.0にダウングレードすると解決しました（tensorflow 1.13.1、GTX 1080ti）

CUDA10.0およびCUDA10.0のcuDNN7.5へのダウングレードにより解決

CUDA 10.0、cuDNN v7.5.0.56、Python 3.6.7、tensorflow1.13.1にダウングレードすることで解決しました。

この組み合わせを使用する場合は、以前のバージョンのtensorflowとCUDAをクリーンアップまたはアンインストールすることを忘れないでください。 Python 3.7を使用していて、tensorflow 1.13.1以下のバージョンをインストールしようとすると、現時点ではPython3.7をサポートしているバージョンのtensorflowがないため、機能しません。 Python 3.7を削除して、最初からやり直してください。

こんにちは、 @ utkalsinhaソースコードからtensorflowをインストールしましたか？ CUDA 10.0、cuDNN v7.5.0.56、Python 3.6.6、tensorflow 1.13.1でtensorflowソースコードをコンパイルしましたが、失敗しました。 私たちの唯一の違いは、あなたがPython3.6.7であるのに対し、私はPython3.6.6を使用していることです。

CUDAとcuDNNの環境変数を追加することを忘れないでください
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％

同じ問題が発生しました..1週間後にすべてのフックと詐欺師を適用した後... Windows Defenderを非アクティブ化しただけで、機能しました

こんにちは、 @ utkalsinhaソースコードからtensorflowをインストールしましたか？ CUDA 10.0、cuDNN v7.5.0.56、Python 3.6.6、tensorflow 1.13.1でtensorflowソースコードをコンパイルしましたが、失敗しました。 私たちの唯一の違いは、あなたがPython3.6.7であるのに対し、私はPython3.6.6を使用していることです。

@ asa008 ：いいえ。 pip install tensorflow-gpu==1.13.1としてpip経由でtensorflow-gpuを直接インストールしました

しばらく時間をかけてtensorflow==2.0.0-alpha0で、Windows10にインストールしてみてください。

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

しばらく時間をかけてtensorflow==2.0.0-alpha0で、Windows10にインストールしてみてください。

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

同じCUDAとcuDNNでPython3.7.3を使用しましたが、同じDLLエラーが発生しました。

私の経験では（試行錯誤の末）、WindowsのGUIベースのエディターを使用してCUDAパスを設定するのが最善です。

私の設定は次のとおりです。

1. CUDA 10.0
2. 利用可能な最新のcudnn（Nvidiaサイトの指示に従ってください）
3. Windowsの環境変数エディターを使用してパスを設定します。
   ->私の経験では、コマンドラインで「SETPATH ...」を使用しても、新しいパスは忘れられます。
   -> Tensorflowをインストールする前にPCも再起動しました。
4. Tensorflow v1.13
5. Python3.6を使用したconda環境

私はテンソルフローアルファでこれを試していません、うまくいけば同じように動作します。

Windows 10マシンでいくつかの組み合わせをテストしましたが、結果は次のとおりです。
不合格
tensorflow-gpu == r1.13
Python 3.7.3
CUDA v10.1
cudnn 7.5.0.56

不合格
tensorflow-gpu == 2.0.0-alpha0
Python 3.7.3
CUDA v10.1
cudnn 7.5.0.56

不合格
tensorflow-gpu == 2.0.0-alpha0
Python 3.6.8
CUDA v10.1
cudnn 7.5.0.56

成功
tensorflow-gpu == 2.0.0-alpha0
Python 3.6.8
CUDA v10.0
cudnn 7.4.1.5

この問題が発生した場合は、libをtensorflow-gpu == 1.10.0にダウングレードできます。現在、上位バージョンには問題があり、この問題はWindowsで一般的です。
PD。 その後、このライブラリを正しく使用するにはCUDAが必要です。

Linuxではどうですか？tensorflowの上位バージョンははるかに安定していますか？

plzヘルプ

警告：tensorflow ：C：\ Users \ HP \ Anaconda3 \ envstensorflow \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ training \ saver.py：1266から：checkpoint_exists（tensorflow.python.training.checkpoint_managementから）は非推奨であり、で削除されます。将来のバージョン。

... \ Python37 \ Lib \ site-packagestensorflow \ python \ _pywrap_tensorflow_internal.pyd use Dependency Walkerを開くと、DLL依存関係ツリーが表示され、どのDLLが問題の原因であるかがわかります。 TensorFlowは常に特定のCUDAバージョンにリンクされています。

ここでも同じ、Win10 Pro x64、Python 3.6.8、Tensorflow-gpu 1.13.1、cuDNN 7.5.1.10、CUDA 10.1、ドライバー430.64

私のインストール：

Windows 10.0.17763.134 x64
NVIDIAドライバー416.92
CUDA 10.0.130
CUDA10.0の場合はCUDNN7.4.1.5
Python 3.6.7
GeForce GTX 1080 Ti

このエラーの原因は、Tcl / TkをサポートせずにPythonをインストールしている人が、SWIGとモジュールのインポートにTclが必要であることを認識していないためと思われます。 これをテストしたところ、Pythonのインストールを変更してTcl / Tkを追加するだけでは不十分でした。すべてを削除して最初からインストールする必要がありましたが、エラーは発生しなくなりました。

TL; DR-Tcl / Tkオプションを選択してPythonを完全に削除して再インストールするだけです。

@levicki cudaおよびcudnnバージョンに基づいて、tf公式ウェブサイトに従ってパスも設定します。
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％（Cでツールが見つかりません、これは無視してください）
私の構成は次のとおりですが、tensorflow2alphaを正常にインストールしました。

Windows 10.0.17763.134 x64
NVIDIAドライバー416.92
CUDA 10.0.130
CUDA10.0の場合はCUDNN7.4.1.5
Python 3.5.2
GeForce Titan xp x4

それでも機能しない場合は、pillowを再インストールしてから、tf2を再インストールしました。これがお役に立てば幸いです。

ここでも同じ、Win10 Pro x64、Python 3.6.8、Tensorflow-gpu 1.13.1、cuDNN 7.5.1.10、CUDA 10.1、ドライバー430.64

たぶん、10.1ではなくCUDA 10.0を使用する必要があります。PCでこの問題を解決したので、次のようにDependencyWalkerを使用して確認できます。

元々 CUDA 9機能していましたが、 tensorflow-gpu 1.13.1に更新しましたが、DLLが見つからないと報告されました。
次に、 tensorflow-gpuをいくつかのバージョンにダウングレードしようとしましたが、DLLが見つからないと報告されました。
次に、 CUDA10.1 update1とcudnn 7.5.1.10 （両方とも最新バージョン）を更新し、DLLが見つからないと報告しました。
次に、 tensorflow-gpuダウングレードしようとしましたが、まだ報告されているDLLが見つかりません。
次に、 dependency Walker使用しますが、このアプリは開いたままになります（私はwin10を使用しています）
それから私は、コピーされたdependency Walkerと_pywrap_tensorflow_internal.pyd 、win7のデバイスには、上の依存性を必要とする確認CUBLAXX_100.DLL 。
次に、CUDA10.0をインストールしましたが、動作します。

tensorflow-gpuをインストールするたびに、それは良い経験ではないと言います。
単純なDLL missingではなく、明確なメッセージと提案が必要です

+1。 qinst64と同じ問題。

誰かが私にcuda10.0のコピーをくれますか？ cuda 10.0は消去されました。公式サイトでは、10.1のバージョンのみが利用可能です。ありがとうございます。

私のシステムがwindows10であることを忘れてください。ありがとう！

ああ、私はそれを見つけます、誰もが助けを得ることができることを願っています！
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

私は同じ問題に直面し、単にcudnnをインストールしなかったことが判明しました（CUDAをインストールすることで含まれると思っていたので、そうではないことがわかりました）
インストールガイドはここにあります

@ymodak可能なすべてのPython + CUDA + cuDNNバージョンにテンソルフロービルドを提供することは不可能のように思われるので、少なくともエラーメッセージを改善して以下を含めることを検討してください。

1. 動的にロードしている場合に見つからないDLLの名前

または：

1. 依存関係チェーンが満たされていないためにロードに失敗した静的にロードされたDLLの名前？

成功
tensorflow-gpu == 1.10.0
Python 3.6.8
CUDA v9.0
cudnn 7.6.0
これは最終的に私のautokerasインストールの問題を解決しました

成功

• Windows 10 Home64ビット
• CUDAツールキット10.0 （2018年9月）
• CUDA10.0用のcuDNNv7.6.0（2019年5月20日）をダウンロード
• Python 3.7.3 Windows AMD64
• Tensorflow-GPU 1.13.1

Radeonグラフィックカードにcudaとcudnnをインストールできますか？

2019年4月6日土曜日、午後10時22分Jed Baxter、 notifications @ github.comは次のように書いています。

これは現在、インストールプロセスのなんと残念な混乱です！

ここの貢献者のおかげで、私はついにそれを機能させることができました（私は
考える！）

テンソルフローからの通常のPIPインストールプロセスをすべて実行しました
ページと私の新しいWindows10デスクトップでこの組み合わせで終わっていた
（Nvid GTX 1660）：

十：1.13.1
Cuda：10.1
cuDNN：7.5

また、必要に応じてこれらのライブラリを追加するようにシステムPATHを更新しました（ただし
おそらくその一部として、いくつかのCUDAパスがすでにそこに表示されていました
今すぐインストールしますが、ここで説明するように、必要に応じてパスを追加しました
https://www.tensorflow.org/install/gpu#windows_setup ）。

jupyterで次のことを試みました：
tensorflowをtfとしてインポートします

そして、誰もが見るエラーを受け取りました：
ImportError：DLLのロードに失敗しました：指定されたモジュールが見つかりませんでした。

解決策の私の最初の試みはうまくいきました！

@oshadaamilahttps ：//github.com/oshadaamilaからのアドバイスに従って
その上
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment-478855387
PiPテンソルフローをアンインストールし、Condaを使用して再インストールしました。

コンダは次のバージョンをもたらしました：
十：1.13.1
Cuda：10.0.130
cuDNN：7.3

インポートが機能し、小さなコードテストが正常に実行されました。

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

9の答えを与えます。

システムPATH環境では何も変更しませんでした-すべて新しい
CUDAとcuDNNがAnaconda3 / pkgsフォルダーにインストールされたため、
Python環境では優先的に参照されます。

外で何かをしようとするとエラーが発生する可能性があります
Ananconda環境ですが、今のところ私はそれをやろうとさえしています。

—
あなたがコメントしたのであなたはこれを受け取っています。
このメールに直接返信し、GitHubで表示してください
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment-480519001 、
またはスレッドをミュートします
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/Auda9lPIPF0BJa_NUNfnkhqoHPcvmTwCks5veNC2gaJpZM4XLOd-
。

radeonグラフィックカードにcudaをインストールできますか

2019年4月14日、日曜日、午前8時38分Utkal Sinha、 notifications @ github.com
書きました：

CUDA 10.0、cuDNN v7.5.0.56、Python 3.6.7、および
tensorflow1.13.1。

以前のバージョンのtensorflowをクリーンアップまたはアンインストールすることを忘れないでください。
この組み合わせに行こうとするとCUDA。 Python 3.7を使用している場合、および
tensorflow 1.13.1以下のバージョンをインストールしようとすると、インストールされません
現在のところ、Python3.7をサポートしているバージョンのtensorflowがないために機能します。
Python 3.7を削除して、最初からやり直してください。

—
あなたがコメントしたのであなたはこれを受け取っています。
このメールに直接返信し、GitHubで表示してください
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment-482915167 、
またはスレッドをミュートします
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/Auda9j9qH1-Z_UgS8jT6-hZZD4xwlzISks5vgpuugaJpZM4XLOd-
。

@roopahtshree GPU

以下のリンクを確認してください。 CUDA®ComputeCapability3.5以降を搭載したNVIDIA®GPUカード
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

同じ問題がありましたが、CUDA 10.0、CUDNN 7、Python 3.6.8、およびTensorFlow1.13を使用すると機能するようになりました。

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

ウィンドウズ10
cuDNN 7.5.0
CUDA 9.0.176
tensorflow-gpu 1.10.0
Anaconda Python 3.6.2

わかった！！！

Windows 8.1
CUDA10.0の場合はcuDNN7.6.0
Windows7用のCUDA10.0
tensorflow-gpu 1.13.1
Anaconda Python 3.7+

わかった！！！！

@pishangujeniya

• Windows 10 Home64ビット
• CUDAツールキット10.0 （2018年9月）
• CUDA10.0用のcuDNNv7.6.0（2019年5月20日）をダウンロード
• Python 3.7.3 Windows AMD64
• Tensorflow-GPU 1.13.1

過去数日間、テンソルフローをインストールしようとしてきましたが、これらの構成のほとんどすべてを試しました。 これは私のために働いた。 どうもありがとう。

ここに私の解決策を投稿します：
また、pip isntall（tensorflow1.13.1）を直接使用しているときに、問題（ ImportError：DLLの読み込みに失敗しました：找不到指定的模块。発生します。 私はlfd.uciに目を古いバージョンのtensorflow1.9をダウンロードして、ローカルにインストールしました。 できます 。

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

TensorFlow 1.13.1では、CUDA 10のみが機能するようです（CUDA 10.1は機能しません）。 @pishangujeniyaによって共有された構成が

CUDAツールキット10.0（2018年9月）
CUDA10.0用のcuDNNv7.6.0（2019年5月20日）をダウンロード

私の構成は以下で機能します：

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

私はAnacondaでTensorFlowを実行していますが、この問題も発生しました。 これは、TensorFlow、CUDA、およびcuDNNのバージョン間の互換性の問題に関連しています。 Anacondaの最新のcudatoolkitは、TFv1.13用の正しいバージョンのCUDAとcuDNNを自動的にダウンロードしてインストールします。 CUDAとcuDNNを手動でインストールする代わりに、cudatoolkitを使用できます。

私はこの問題を次の方法で解決することができました：
1）Anacondaをアンインストールしてから、最新バージョンのAnacondaをダウンロードしてインストールします
2）新しい仮想環境を作成し、「conda install tensorflow-gpu」を使用します（CUDAとcuDNNも自動的にインストールします）
3）プロジェクトのためにこの環境内で作業する

みんな、ありがとう。 10.1ツールキットは同じエラーで失敗し続けましたが、10.0は魅力のように機能しました。

cuda10.1をアンインストールしてcuda10.0をインストールすることで修正しました

私はAnacondaでTensorFlowを実行していますが、この問題も発生しました。 これは、TensorFlow、CUDA、およびcuDNNのバージョン間の互換性の問題に関連しています。 Anacondaの最新のcudatoolkitは、TFv1.13用の正しいバージョンのCUDAとcuDNNを自動的にダウンロードしてインストールします。 CUDAとcuDNNを手動でインストールする代わりに、cudatoolkitを使用できます。

私はこの問題を次の方法で解決することができました：

1. Anacondaをアンインストールしてから、最新バージョンのAnacondaをダウンロードしてインストールします
2. 新しい仮想環境を作成し、「conda install tensorflow-gpu」を使用します（CUDAとcuDNNも自動的にインストールします）
3. プロジェクトのためにこの環境内で作業する

すべての試行の後、この答えは私の一日を作りました。 「condainstalltensorflow-gpu」は、テンソルフローを1.12でロックし、すべての依存関係の問題を解決しました。

私は同じ問題に直面しました.....

C：\ Anaconda3> python
Python 3.7.1（デフォルト、2018年10月28日、08：39：03）[MSC v.1912 64ビット（AMD64）] :: Win32のAnaconda、Inc。
詳細については、「help」、「copyright」、「credits」、または「license」と入力してください。

tensorflowをtfとしてインポートします
トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル "C：\ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py"、58行目
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internalインポートから*
ファイル「C：\ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py」、28行目
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper（）
swig_import_helperのファイル「C：\ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py」、24行目
_mod = imp.load_module（ '_ pywrap_tensorflow_internal'、fp、pathname、description）
load_module内のファイル "C：\ Anaconda3 \ lib \ imp.py"、行242
load_dynamic（name、filename、file）を返します
load_dynamicのファイル "C：\ Anaconda3 \ lib \ imp.py"、行342
return _load（spec）
ImportError：DLLのロードに失敗しました：ダイナミックリンクライブラリ（DLL）の初期化ルーチンに失敗しました。

上記の例外の処理中に、別の例外が発生しました。

トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル ""、1行目、
ファイル "C：\ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow__init __。py"、28行目
tensorflow.pythonからimportpywrap_tensorflow＃pylint：disable = unused-import
ファイル "C：\ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python__init __。py"、49行目
tensorflow.pythonからimportpywrap_tensorflow
ファイル "C：\ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py"、74行目
ImportError（msg）を発生させます
ImportError：トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル "C：\ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py"、58行目
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internalインポートから*
ファイル「C：\ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py」、28行目
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper（）
swig_import_helperのファイル「C：\ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py」、24行目
_mod = imp.load_module（ '_ pywrap_tensorflow_internal'、fp、pathname、description）
load_module内のファイル "C：\ Anaconda3 \ lib \ imp.py"、行242
load_dynamic（name、filename、file）を返します
load_dynamicのファイル "C：\ Anaconda3 \ lib \ imp.py"、行342
return _load（spec）
ImportError：DLLのロードに失敗しました：ダイナミックリンクライブラリ（DLL）の初期化ルーチンに失敗しました。

ネイティブTensorFlowランタイムの読み込みに失敗しました。

https://www.tensorflow.org/install/errorsを参照して

いくつかの一般的な理由と解決策のために。 スタックトレース全体を含める
助けを求めるとき、このエラーメッセージの上。

anacondaを使用しているあなたの何人かを助けるはずの何か面白いものを見つけました。

システム仕様：
未亡人10
Python 3.7.3
Cuda 10.0
cudnnとcuptiがcondaとともにインストールされました

インストール中にシステムパスにanacondaを追加することにより（推奨なし/デフォルト設定）、実行できませんでした。 オプションを選択せず​​に再インストールすると、この問題は解決しました。

これは、cudnn64_7.dllファイルを指すことに関連している可能性があると思います。Windowsにインストールした後、cuDNN64_7.dllを指す必要があります。 以下に追加する手順：

• Windows10の検索ボックスにパスを入力します
• 設定を開く：コントロールパネルからシステム環境変数を編集します
• [詳細設定]タブで、[環境変数...]をクリックします。
• your-user-nameの[ユーザー変数]で[パス]を選択し、[編集...]をクリックします。
• 新しいウィンドウで[環境変数の編集]をクリックし、[新規]をクリックして、次のパスをテキストボックスに貼り付けます
• （CUDNN64_7.dllの場所）（例：私の-C：\ cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.0.64cuda \ bin）
• [OK]をクリックしてウィンドウを閉じ、もう一度[OK]をクリックして[環境変数]ウィンドウと[システム-プロパティ]ウィンドウを閉じます。
  -Anacondaプロンプトを開き、echo％PATH％と入力すると、出力に新しく追加されたパスが表示されるはずです。

私はそうは思わない。 または、少なくともそれは私の原因ではありません。 パスを手動で追加しましたが、システムがそれを検出できませんでした

同じエラーが発生します。
どういうわけかTensorFlowをバージョン1.14.0にアップグレードすると問題が解決します:)

conda環境にインストールされ、win10 + gtx1060（nbバージョン）で正常に動作します
tensorflow 1.13.1
tensorflow-gpu 1.13.1
tensorflow-データセット1.0.1
keras 2.2.3
cudatoolkit 9.0
cudnn 7.6.4
Python 3.6.7

私は今日一日中この問題で立ち往生しています
仮想環境ではTensorflow2を正常にインポートできますが、Visual StudioJupyterノートブック内では以下のエラーが発生します

_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.

Tensorflow 2、CUDA 10.1、cuDNN7.6.5を使用しています

これは、自分で理解または解決するのは簡単な問題ではありません。

簡単なボタンは、この投稿の指示に従うことです。
https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/How-to-Install-TensorFlow-with-GPU-Support-on-Windows-10-Without-Installing-CUDA-UPDATED-1419

または、GoogleColabを使用してください。これらすべてが自動的に処理されます。

「ImportError：DLLのロードに失敗しました：」どのDLLが欠落しているかについて言及していないのですか？ これは楽しいでしょう

同じ問題
conda lsitで、私はすでにパッケージをインストールしたと言っていました。
しかし、実行しようとすると、多くのエラーが発生します。

何が悪いのかわからない

Tensorflow 2.1.0（CPUバージョン）でこの問題が発生しました。 Tensorflow 2.0.0にダウングレードすることで、なんとか修正できました。

pip install tensorflow==2.0.0

2.1.0以降でこれが発生している場合は、デフォルトでGPUサポートが付属していることが原因である可能性があります。 また、Webサイトのインストール手順1に示されているように、_Microsoft Visual C ++ Redistributable for Visual Studio2015_が必要です。

リリースノートから：

上記の@ abdulrahman-khankanスクリーンショットのリリースノートを見つけました： https ：

これは、そのドキュメントからのMicrosoft Visual C ++ Redistributable for Visual Studio 2015、2017、および2019のリンクです。 スクリーンショットのテキストは、クリック、コピー、翻訳、スクリーンリーダーなどで読むことはできません。

私は誰もがリリースページに行く方法を知っているか、MSインストーラーをグーグルで検索する方法を知っていると思いました。 リンクを共有していただきありがとうございます！

PyInstallerでさらに問題が発生したため、最終的にtensorflow == 1.14.0ダウングレードしました。

リンクを使用した@ERDataDoc

簡単なボタンは、この投稿の指示に従うことです。
https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/How-to-Install-TensorFlow-with-GPU-Support-on-Windows-10-Without-Installing-CUDA-UPDATED-1419

便利ですが、ドライバーをまだサポートされていないCUDA10.2にアップグレードできる場合もあります
（私の場合はそうなりました）

申し訳ありませんが、これは役に立たないことに気付きましたが、WindowsでPythonを使って深刻なことをしようとするのを諦めました。 3週間経ちましたが、最初のチュートリアルに必要なすべてのたわごとをインストールしようとしています（多分、目標を高く設定しすぎたのですが、パンチカードと紙テープを覚えています）

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22512#issuecomment -572603142
これは私のためにそれを解決しました。
（tensorflow 2.0.0へのダウングレード）
pip install tensorflow==2.0.0

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

再配布可能ファイルをインストールしました。ファイルシステムでmsvcp140.dllを使用できます。

ただし、それでもエラーが発生します。 ダウングレードは役に立ちますが、2.0.0には未修正のバグがあるため、バージョンをアップグレードする必要があります。

開発者から、これに取り組んでいるという通知はありますか？

それを私が直した。
それらを修正するために検索に何日も費やしてください。

pip installtensorflow-cpuを使用してインストールされたテンソルフロー
Visual C ++ 2015-2019を更新しました

問題は、Raedon vega 8グラフィックを使用しているため、nvidiaグラフィックがなかったため、CPUバージョンでインストールする必要があるためでした。

それが役に立てば幸い。

私の場合、Python 3.6を使用していて、エラーが発生していました。 そこで、3.6.8にアップグレードすると、tensorflow2.0.0で動作しました。

それは私のために働くpython：3.7.6
pip install tensorflow == 2.0
tensoflow-gpuを使用している場合
pip install --upgrade tensorflow-gpu == 2.0

インストールしました

• python 3.6.2（<-pythonバージョンを変更し、64ビットに変更する必要がありました）
• 私はすでにSystem32 /にmsvcp140.dllとmsvcp140_1.dllを持っていました
• Cuda 10.0（それが必要かどうかはわかりません）。
• pip install tensorflow == 2.0（<-2.1.0は機能しませんでした！）
  そしてそれはうまくいきました:)

これがこのスレッドの最終的な回答です： https ：

「解決しました！」とスパムを送信しないでください。 およびカスタムソリューション。

こんにちは、 @ mihaimaruseac

1. サイトの説明にAVXコマンドのサポートがないために発生する可能性のある問題の説明を含む新しいアイテムを追加できますか？
2. __エラーメッセージ__が等しい問題リストにこのリンクを追加します_ "ImportError：DLLの読み込みに失敗しました：指定されたモジュールが見つかりませんでした。" _
3. AVXをサポートしない独自のバイナリを作成する方法を知っていますか？

AVXサポートなしでテンソルフローが必要な場合は、このリポジトリで見つけることができます。作者に感謝しIntel Software Development Emulatorを使用して、AVXをサポートする元のテンソルフローを実行できます。

AVXサポートをテストするには、 Coreinfoを使用し

ERROR：root ：inspectモジュールの内部Pythonエラー。
以下は、この内部エラーからのトレースバックです。

トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
run_codeのファイル "C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ IPython \ core \ Interactiveshell.py"、行3331
exec（code_obj、self.user_global_ns、self.user_ns）
ファイル ""、1行目、
flair_data、ot_data = load_dataset（PATH）
ファイル ""、64行目、load_dataset
train_ot = np.vstack（train_ot）
ファイル "<__ array_function__ internals>"、6行目、vstack
ファイル "C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ numpy \ core \ shape_base.py"、行283、vstack
_nx.concatenate（arrs、0）を返します
ファイル "<__ array_function__ internals>"、6行目、連結
ValueError：連結するには少なくとも1つの配列が必要です

上記の例外の処理中に、別の例外が発生しました。

トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル "C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ IPython \ core \ Interactiveshell.py"、行2044、showtraceback
stb = value._render_traceback _（）
AttributeError： 'ValueError'オブジェクトには属性 '_render_traceback_'がありません

上記の例外の処理中に、別の例外が発生しました。

トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル「C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow.py」、58行目
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internalインポートから*
ファイル「C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py」、28行目
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper（）
ファイル "C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py"、24行目、swig_import_helper
_mod = imp.load_module（ '_ pywrap_tensorflow_internal'、fp、pathname、description）
load_module内のファイル "C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ imp.py"、行242
load_dynamic（name、filename、file）を返します
load_dynamicのファイル "C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ imp.py"、行342
return _load（spec）
ImportError：DLLのロードに失敗しました：指定されたモジュールが見つかりませんでした。

上記の例外の処理中に、別の例外が発生しました。

トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
get_recordsのファイル "C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ IPython \ core \ ultratb.py"、行1151
return _fixed_getinnerframes（etb、number_of_lines_of_context、tb_offset）
ファイル "C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ IPython \ core \ ultratb.py"、行319、ラップ済み
f（ args、* kwargs）を返します
_fixed_getinnerframes内のファイル "C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ IPython \ core \ ultratb.py"、行353
records = fix_frame_records_filenames（inspect.getinnerframes（etb、context））
ファイル "C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ inspect.py"、行1502、getinnerframes
frameinfo =（tb.tb_frame、）+ getframeinfo（tb、context）
getframeinfoのファイル「C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ inspect.py」、1460行目
filename = getsourcefile（frame）またはgetfile（frame）
getsourcefileのファイル "C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ inspect.py"、行696
getattr（getmodule（object、filename）、 '__ loader __'、None）がNoneでない場合：
getmodule内のファイル "C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ inspect.py"、行733
ismodule（module）およびhasattr（module、 '__ file__'）の場合：
ファイル "C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow__init __。py"、50行目、__ getattr__
module = self._load（）
ファイル "C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow__init __。py"、44行目、_load
module = _importlib.import_module（self .__ name__）
import_module内のファイル「C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ importlib__init __。py」、127行目
return _bootstrap._gcd_import（name [level：]、package、level）
ファイル ""、1006行目、_gcd_import
ファイル ""、983行目、_find_and_load
ファイル ""、953行目、_find_and_load_unlocked
ファイル ""、219行目、_call_with_frames_removed
ファイル ""、1006行目、_gcd_import
ファイル ""、行983、_find_and_load
ファイル ""、967行目、_find_and_load_unlocked
ファイル ""、行677、_load_unlocked
ファイル ""、行728、exec_module内
ファイル ""、219行目、_call_with_frames_removed
ファイル "C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core__init __。py"、42行目
から 。 _api.v2インポートオーディオ
ファイル「C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core_api \ v2 \ audio__init __。py」、10行目
tensorflow.python.ops.gen_audio_opsからimportdecode_wav
ファイル「C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ ops \ gen_audio_ops.py」、9行目
tensorflow.pythonからpywrap_tensorflowを_pywrap_tensorflowとしてインポートします
ファイル "C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow__init __。py"、50行目、__ getattr__
module = self._load（）
ファイル "C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow__init __。py"、44行目、_load
module = _importlib.import_module（self .__ name__）
import_module内のファイル「C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ importlib__init __。py」、127行目
return _bootstrap._gcd_import（name [level：]、package、level）
ファイル "C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python__init __。py"、49行目
tensorflow.pythonからimportpywrap_tensorflow
ファイル「C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow.py」、74行目
ImportError（msg）を発生させます
ImportError：トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
run_codeのファイル "C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ IPython \ core \ Interactiveshell.py"、行3331
exec（code_obj、self.user_global_ns、self.user_ns）
ファイル ""、1行目、
flair_data、ot_data = load_dataset（PATH）
ファイル ""、64行目、load_dataset
train_ot = np.vstack（train_ot）
ファイル "<__ array_function__ internals>"、6行目、vstack
ファイル "C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ numpy \ core \ shape_base.py"、行283、vstack
_nx.concatenate（arrs、0）を返します
ファイル "<__ array_function__ internals>"、6行目、連結
ValueError：連結するには少なくとも1つの配列が必要です

上記の例外の処理中に、別の例外が発生しました。

トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル "C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ IPython \ core \ Interactiveshell.py"、行2044、showtraceback
stb = value._render_traceback _（）
AttributeError： 'ValueError'オブジェクトには属性 '_render_traceback_'がありません

上記の例外の処理中に、別の例外が発生しました。

トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル「C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow.py」、58行目
tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internalインポートから*
ファイル「C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py」、28行目
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper（）
ファイル "C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py"、24行目、swig_import_helper
_mod = imp.load_module（ '_ pywrap_tensorflow_internal'、fp、pathname、description）
load_module内のファイル "C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ imp.py"、行242
load_dynamic（name、filename、file）を返します
load_dynamicのファイル "C：\ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ imp.py"、行342
return _load（spec）
ImportError：DLLのロードに失敗しました：指定されたモジュールが見つかりませんでした。

ネイティブTensorFlowランタイムの読み込みに失敗しました。

https://www.tensorflow.org/install/errorsを参照して

いくつかの一般的な理由と解決策のために。 スタックトレース全体を含める
助けを求めるとき、このエラーメッセージの上。

2019をインストールする場合は、VisualStudioバージョン用の最新のMicrosoftVisual C ++再頒布可能パッケージをアンインストールしてください。

このWebサイトで、システムに応じてVisual Studio 2015、2017、および2019用のMicrosoft Visual C ++再頒布可能パッケージをダウンロードします。

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

2019をインストールする場合は、VisualStudioバージョン用の最新のMicrosoftVisual C ++再頒布可能パッケージをアンインストールしてください。

このWebサイトで、システムに応じてVisual Studio 2015、2017、および2019用のMicrosoft Visual C ++再頒布可能パッケージをダウンロードします。

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

こんにちはfitrialif、
私はそのMicrsoftVisual C ++をインストールしました。 しかし、同じエラーが続きます。 それをインストールした後、他にすべきことはありますか（ファイルの移動など）。

TF2.1の問題のようです。

TF2.0へのダウングレードは私のために働いた：pip install tensorflow == 2.0

@pallyndrこれは、 https： //github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment -573297027に記載されているように、2.1用の最新のMSVC再配布可能ファイルをダウンロードする必要があるためです。

残念ながら、人々が「それは私のために働く」/「私は同じ問題を抱えている」/「この他のことをすることによってそれを解決した」とスレッドを積み重ねているので、上記のコメントの実際の解決策は埋もれてしまいました。

MSVCとCUDA（NVIDIAカードを使用しています）とcuDNNをダウンロードした後、動作しました。

ソリューションをミュートするコメントをこれ以上取得しないように会話をロックする