Спасибо за ваше сообщение. Мы заметили, что вы не заполнили следующее поле в шаблоне проблемы. Не могли бы вы обновить их, если они актуальны в вашем случае, или оставить их как N / A? Спасибо.
Мобильное устройство

Спасибо за ваше сообщение. Мы заметили, что вы не заполнили следующее поле в шаблоне проблемы. Не могли бы вы обновить их, если они актуальны в вашем случае, или оставить их как N / A? Спасибо.
Мобильное устройство

Окей, сделано.

У меня была такая же проблема при попытке использовать tenorflow-gpu в Windows 10.
Поскольку я не мог заставить его работать на cuDNN10..я выбрал 9 вместо этого, используя ...

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

вы также можете проверить полный пост на https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/The-Best-Way-to-Install-TensorFlow-with-GPU-Support-on-Windows-10-Without-Installing-CUDA -1187 /

Кредит доктору Дональду Кингхорну

У меня такая же проблема с тобой,

Win10 x64, python 3.6, cuda9 с cudnn 7.0.5, а также Win10 x64, python 3.7, cuda10 с cudnn 7.3.1

У обоих одна и та же проблема. Моя графическая карта - Nvidia GeForce 1050 Ti

Та же проблема. Win10 x64, python 3.5, tensorflow-gpu 1.11.0, CUDA 8 с установленным CUDNN 6.

Та же проблема, Win10 x64, python 3.6, cuda 9 с cudnn 7.0

Та же проблема, кто-нибудь знает, как это решить?

Такая же проблема здесь… :(

У меня была эта проблема в прошлом, потому что у меня была неправильная версия CUDNN. Вы можете попробовать загрузить несколько из них и посмотреть, работают ли они.

Я хотел бы призвать всех, кто сталкивается с этой проблемой, создать новую проблему в репозитории TensorFlow, чтобы мы могли сосредоточиться на решении вашей проблемы на индивидуальной основе, поскольку конфигурация системы может варьироваться от человека к человеку. Спасибо!

Исправлено, Thenks!

В среду, 17 октября 2018 г., в 10:39 Corentin Jemine [email protected]
написал:

У меня была эта проблема в прошлом, потому что у меня была неправильная версия
КУДНН. Вы можете попробовать загрузить несколько из них и посмотреть, не
Работа.

-
Вы получили это, потому что прокомментировали.
Ответьте на это письмо напрямую, просмотрите его на GitHub
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment-430676267 ,
или отключить поток
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AYfA4TRxTaZ7pKfyszlWqPGknt_ohvlaks5ul082gaJpZM4XLOd-
.

Я снова установил CUDA9 и cuDNN 7.0.5 и перезапустил компьютер. Связанная проблема только что ушла.

Я использую Cuda10 и cudaNN 7.3.1.20, и я получил следующую ошибку, может кто-нибудь сказать решение @tensorflowbutler
Отслеживание (последний вызов последний):
Файл "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", строка 58, в
из импорта tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal *
Файл "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 28, в
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Файл "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 24, в swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, путь, описание)
Файл "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py", строка 243, в load_module
вернуть load_dynamic (имя, имя файла, файл)
Файл "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py", строка 343, в load_dynamic
return _load (spec)
ImportError: Ошибка загрузки DLL: не удалось найти указанный модуль.

Во время обработки вышеуказанного исключения произошло другое исключение:

Отслеживание (последний вызов последний):
Файл "", строка 1, в
Файл "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow__init __. Py", строка 22, в
из tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable = unused-import
Файл "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python__init __. Py", строка 49, в
из tensorflow.python импорта pywrap_tensorflow
Файл "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", строка 74, в
поднять ImportError (msg)
ImportError: Traceback (последний вызов последним):
Файл "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", строка 58, в
из импорта tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal *
Файл "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 28, в
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Файл "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 24, в swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, путь, описание)
Файл "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py", строка 243, в load_module
вернуть load_dynamic (имя, имя файла, файл)
Файл "C: \ Users \ Darshan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py", строка 343, в load_dynamic
return _load (spec)
ImportError: Ошибка загрузки DLL: не удалось найти указанный модуль.

Не удалось загрузить собственную среду выполнения TensorFlow.

Та же проблема, Windows 10 x64, python3.5, tensorflow-gpu 1.11.0, CUDA 10.0, cudnn 7.3.1, моя видеокарта GTX 1070Ti

@iteratorlee

Я хотел бы призвать всех, кто сталкивается с этой проблемой, создать новую проблему в репозитории TensorFlow, чтобы мы могли сосредоточиться на решении вашей проблемы на индивидуальной основе, поскольку конфигурация системы может варьироваться от человека к человеку. Спасибо!

Та же проблема, на cuda 10, когда я устанавливаю anaconda, я пропустил PyHamcrest, после того, как я установил «pip install PyHamcrest», все работало нормально до сегодняшнего дня. Я получаю ту же ошибку.

Я столкнулся с теми же проблемами. Проблема возникает также при импорте другого пакета PyQSTEM для моделирования электронной микроскопии. Если кто-то может найти способ решить проблему, не могли бы поделиться здесь решением? Спасибо

Та же проблема, Windows 10 x64, python3.5, tensorflow-gpu 1.11.0, CUDA 10.0, cudnn 7.3.1, моя видеокарта GTX 1070Ti

Та же проблема, и я попытался установить CUDA 9.0, но NVIDIA сообщила мне, что драйвер несовместим с графическим оборудованием, но с CUDA 10.0 такого предупреждения нет.

К счастью, проблема решена при получении Visual Studio 2017 с установленным пакетом C ++, Windows 10 x64, python3.6.7, tensorflow-gpu 1.11.0, cudnn 7.3.1, установлены как cuda 9.0, так и cuda 10.0 (не проверяя, какой из них правильный) , моя видеокарта - GTX 1070Ti.

Я только что понизил версию TensorFlow до 1.10.0, и это сработало.

pip install tensorflow-gpu==1.10.0

Я наконец решил проблему, установив cuda 9.0 вместо 9.2 или 10.0 с tenorflow 1.12.0 и cudnn 7.4.1.5

Могу подтвердить, что в Windows 10 не работает следующая сборка:

• тензор потока 1.12.0
• инструментарий cuda 10.0.130
• cudnn 7.4.1.5

Дополнительная информация:

• NVIDIA Quadro P1000 с драйвером NVIDIA 411.81
• Распространяемый компонент Microsoft Visual C ++ 2015 14.0.24215 (существует C:\Windows\system32\msvcp140.dll )
• Python 3.6.7

Я также получаю сообщение

ImportError: Ошибка загрузки DLL: не удалось найти указанный модуль.

К сожалению, здесь не сказано, какой модуль пропущен.

[РЕДАКТИРОВАТЬ]

Только что понял, что пишешь:

TensorFlow поддерживает CUDA 9.0.

Переустановлю сейчас.

Отслеживание (последний вызов последний):
Файл "C: \ Program Files \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", строка 58, в
из импорта tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal *
Файл "C: \ Program Files \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 28, в
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Файл "C: \ Program Files \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 24, в swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, путь, описание)
Файл "C: \ Program Files \ Python36 \ lib \ imp.py", строка 243, в load_module
вернуть load_dynamic (имя, имя файла, файл)
Файл "C: \ Program Files \ Python36 \ lib \ imp.py", строка 343, в load_dynamic
return _load (spec)
ImportError: Ошибка загрузки DLL:% 1 не является допустимым приложением Win32.

Во время обработки вышеуказанного исключения произошло другое исключение:

Отслеживание (последний вызов последний):
Файл "C: \ Users \ ABC \ Desktop \ pyprograms \ tensorflowbasic \ 1.py", строка 1, в
импортировать тензорный поток как tf
Файл "C: \ Program Files \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow__init __. Py", строка 24, в
из tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable = unused-import
Файл "C: \ Program Files \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python__init __. Py", строка 49, в
из tensorflow.python импорта pywrap_tensorflow
Файл "C: \ Program Files \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", строка 74, в
поднять ImportError (msg)
ImportError: Traceback (последний вызов последним):
Файл "C: \ Program Files \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", строка 58, в
из импорта tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal *
Файл "C: \ Program Files \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 28, в
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Файл "C: \ Program Files \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 24, в swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, путь, описание)
Файл "C: \ Program Files \ Python36 \ lib \ imp.py", строка 243, в load_module
вернуть load_dynamic (имя, имя файла, файл)
Файл "C: \ Program Files \ Python36 \ lib \ imp.py", строка 343, в load_dynamic
return _load (spec)
ImportError: Ошибка загрузки DLL:% 1 не является допустимым приложением Win32.

Моя установка:

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

Причина этой ошибки, похоже, заключается в том, что люди, устанавливающие Python без поддержки Tcl / Tk, не понимают, что Tcl необходим для импорта SWIG и модулей. Я просто протестировал это, и в моем случае было недостаточно изменить установку Python, чтобы добавить Tcl / Tk - мне пришлось удалить все и установить с нуля, и теперь я больше не получаю ошибку.

TL; DR - просто полностью удалите и переустановите Python с выбранной опцией Tcl / Tk.

Проведя почти два дня, я наконец решил проблему, установив:

• cuda 9.0 вместо 9.2 или 10.0
• тензор потока1.12.0
• cudnn 7.4.1.5

Спасибо @WuYunfan 💯

Сначала устанавливаю

• CUDA 10.0
• cudnn 7.3
• тензор потока 1.12.0

и я получил эту ошибку.
Затем я удаляю tf 1.12 и устанавливаю tf 1.10. Он спрашивает у меня cudart64.dll. Я добавляю его в путь, и tf работает.
Затем я переустанавливаю tf 1.12, и все работает хорошо.

TensorFlow поддерживает CUDA 9.0

@ljzsky Хотя верно, что TensorFlow будет официально поддерживать CUDA 10.0 начиная с версии 1.13, TensorFlow 1.12 может быть (и был) построен на основе CUDA 10.0, и он отлично с ним работает.

@linsui То, что вы говорите, не имеет абсолютно никакого смысла. TensorFlow - это библиотека, которая не может запросить у вас cudart64.dll.

@levicki Я не знаю почему, но tf1.10 показывает другое сообщение от tf1.11 ​​и tf1.12.

у меня эта проблема
Отслеживание (последний вызов последний):
Файл "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", строка 58, в
из импорта tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal *
Файл "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 28, в
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Файл "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 24, в swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, путь, описание)
Файл "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ imp.py", строка 243, в load_module
вернуть load_dynamic (имя, имя файла, файл)
Файл "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ imp.py", строка 343, в load_dynamic
return _load (spec)
ImportError: Ошибка загрузки DLL: не удалось найти указанный модуль.

Во время обработки вышеуказанного исключения произошло другое исключение:

Отслеживание (последний вызов последний):
Файл "", строка 1, в
Файл "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow__init __. Py", строка 24, в
из tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable = unused-import
Файл "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python__init __. Py", строка 49, в
из tensorflow.python импорта pywrap_tensorflow
Файл "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", строка 74, в
поднять ImportError (msg)
ImportError: Traceback (последний вызов последним):
Файл "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", строка 58, в
из импорта tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal *
Файл "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 28, в
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Файл "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 24, в swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, путь, описание)
Файл "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ imp.py", строка 243, в load_module
вернуть load_dynamic (имя, имя файла, файл)
Файл "C: \ anaconda \ envs \ tensorflow \ lib \ imp.py", строка 343, в load_dynamic
return _load (spec)
ImportError: Ошибка загрузки DLL: не удалось найти указанный модуль.
Не удалось загрузить собственную среду выполнения TensorFlow.

подскажите пожалуйста, как решить эту проблему?

@thischeng
Это не форум поддержки, это место, где сообщается о проблемах вместе с достаточной информацией для разработчиков, чтобы воспроизвести их, и если они окажутся актуальной проблемой в коде тензорного потока, они будут исправлены в одном из будущих выпусков.

Похоже, вы даже не удосужились прочитать эту ветку, потому что есть несколько обходных путей, опубликованных выше, включая мой.

Наконец, просить о помощи без указания полной конфигурации оборудования и программного обеспечения и без перечисления шагов, которые вы предприняли до сих пор, чтобы попытаться решить проблему самостоятельно, по меньшей мере, грубо.

@levicki
спасибо за критику, я не видел ее четко, в следующий раз обращу внимание на то, как я задаю вопросы.

Я столкнулся с той же проблемой. Моя конфигурация:

• CUDA Toolkit v9.0 (устанавливается без поддержки Visual Studio)
• Tensorflow-gpu v 1.12.0 (устанавливается с помощью pip)
• cudnn v7.4.1.5 Совместимость с CUDA v9.0.
• nVidia GeForce 1070
• Windows 10 Домашняя

Потратив почти день на выяснение, почему tenorflow не нашел правильный файл dll, я нашел руководство по установке cudnn, которое, кстати, не так просто, как кажется. Руководство написано nVidia, и вот действия, которым я следую.

1. Загрузите с официального сайта nVidia правильную версию cudnn для вашей конфигурации.
2. Затем извлеките папку cuda, неважно, куда вы ее извлекаете.
3. Откройте проводник и перейдите в каталог, в который вы установили CUDA, в моем случае это был C: / Program Files / NVIDIA GPU Computing Toolkit.
4. Перейдите в CUDA / v9.0 / lib / x64. Здесь вы должны поместить файл с именем «cudnn.lib», который вы можете найти внутри CUDA / lib / x64 (пакет cudnn, загруженный с nVidia)
5. Повторите процесс для (левый пакет cudnn, правый путь установки CUDA):
6. CUDA / bin / cudnn64_7.dll -> CUDA / v9.0 / bin
7. CUDA / включить / cudnn.h -> CUDA / v9.0 / включить
8. Теперь вам нужно проверить, правильно ли установлена ​​переменная окружения. Убедитесь, что переменная CUDA_PATH со значением C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 присутствует, если не добавить его.
9. Наслаждайтесь работой tensorflow-gpu в вашей системе

Я столкнулся с той же проблемой. Моя конфигурация:

• CUDA Toolkit v9.0 (устанавливается без поддержки Visual Studio)
• Tensorflow-gpu v 1.12.0 (устанавливается с помощью pip)
• cudnn v7.4.1.5 Совместимость с CUDA v9.0.
• nVidia GeForce 1070
• Windows 10 Домашняя

Потратив почти день на выяснение, почему tenorflow не нашел правильный файл dll, я нашел руководство по установке cudnn, которое, кстати, не так просто, как кажется. Руководство написано nVidia, и вот действия, которым я следую.

1. Загрузите с официального сайта nVidia правильную версию cudnn для вашей конфигурации.
2. Затем извлеките папку cuda, неважно, куда вы ее извлекаете.
3. Откройте проводник и перейдите в каталог, в который вы установили CUDA, в моем случае это был C: / Program Files / NVIDIA GPU Computing Toolkit.
4. Перейдите в CUDA / v9.0 / lib / x64. Здесь вы должны поместить файл с именем «cudnn.lib», который вы можете найти внутри CUDA / lib / x64 (пакет cudnn, загруженный с nVidia)
5. Повторите процесс для (левый пакет cudnn, правый путь установки CUDA):

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

1. Теперь вам нужно проверить, правильно ли установлена ​​переменная окружения. Убедитесь, что переменная CUDA_PATH со значением C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 присутствует, если не добавить его.
2. Наслаждайтесь работой tensorflow-gpu в вашей системе

Спасибо! это решило мою проблему!
Моя система:
окна 10
Python 3.6
Cuda Toolkit v9.0
cudnn 7.4.2
Видеокарта: Nvidia p4000

После удаления v10 и связанного с ним cudnn, а затем установки вышеупомянутого, а затем следуя руководству из (andpi314)
Графический процессор Tensor Flow запущен и работает.

Это моя ситуация, проверьте копирование и вставку cudnn ， убедитесь, что bin, include, lib, файл из трех папок копируется и вставляется по тому же пути, что и cuda, я просто копирую на неправильный путь после проверки системного пути of cuda, сделайте копирование и вставку еще раз, тогда он будет работать правильно.

Отслеживание (последний вызов последний):
Файл "C: \ Users \ SPECTER \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", строка 58, в
из импорта tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal *
Файл "C: \ Users \ SPECTER \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 28, в
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Файл "C: \ Users \ SPECTER \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 24, в swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, путь, описание)
Файл "C: \ Users \ SPECTER \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ imp.py", строка 243, в load_module
вернуть load_dynamic (имя, имя файла, файл)
Файл "C: \ Users \ SPECTER \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ imp.py", строка 343, в load_dynamic
return _load (spec)
ImportError: Ошибка загрузки DLL: не удалось найти указанный модуль.

Во время обработки вышеуказанного исключения произошло другое исключение:

Отслеживание (последний вызов последний):
Файл "", строка 1, в
Файл "C: \ Users \ SPECTER \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site-packages \ tensorflow__init __. Py", строка 24, в
из tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable = unused-import
Файл "C: \ Users \ SPECTER \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python__init __. Py", строка 49, в
из tensorflow.python импорта pywrap_tensorflow
Файл "C: \ Users \ SPECTER \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", строка 74, в
поднять ImportError (msg)
ImportError: Traceback (последний вызов последним):
Файл "C: \ Users \ SPECTER \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", строка 58, в
из импорта tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal *
Файл "C: \ Users \ SPECTER \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 28, в
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Файл "C: \ Users \ SPECTER \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 24, в swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, путь, описание)
Файл "C: \ Users \ SPECTER \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ imp.py", строка 243, в load_module
вернуть load_dynamic (имя, имя файла, файл)
Файл "C: \ Users \ SPECTER \ Anaconda3 \ envs \ tfpose \ lib \ imp.py", строка 343, в load_dynamic
return _load (spec)
ImportError: Ошибка загрузки DLL: не удалось найти указанный модуль.

Не удалось загрузить собственную среду выполнения TensorFlow.

Я встречал ту же ситуацию, и моя конфигурация:
CUDA10
cudnn v7.4 для CUDA10
Tensorflow-gpu v1.12.0

Я вижу решения выше, которые предлагают CUDA9, но информация в моем контроллере GeForce показывает, что мой GPU GTX1050Ti поддерживает только CUDA10 (он пишет «драйвер NVIDIA CUDA 10.0.132», на самом деле я не знаю, что это значит), как я могу разрешить это?

Я снова установил CUDA9 и cuDNN 7.0.5 и перезапустил компьютер. Связанная проблема только что ушла.

@Asichurter У меня такая же графическая карта, и у меня нет проблем с вышеуказанной комбинацией.

РЕШЕНИЕ ! Если вы пытаетесь запустить TF с CUDA 10

Tensorflow 1.12 НЕ поддерживает CUDA 10, но ночная сборка ПОДДЕРЖИВАЕТ

Есть 2 решения

1. Удалите TF 1.12 и установите ночную сборку 1.13
   pip удалить tenorflow-gpu
   pip install tf-nightly-gpu

Альтернативное решение: понизить версию CUDA до 9.0

Помните о копировании файлов CUDNN в нужное место в папке установки CUDA каждый раз при переустановке

У меня были те же проблемы, и я пробовал большинство предложенных исправлений около 3 часов, но безуспешно. Однако я нашел сообщение kennedyCzar вверху - и это устранило мою проблему («ImportError: Ошибка загрузки DLL: указанный модуль не может быть найден»). Я настоятельно рекомендую читателям попробовать этот подход, поскольку он быстрый и простой. Я специально перешел к упомянутому сообщению в блоге доктора Дональда Кингхорна и выполнил инструкции.

См. Ниже копию сообщения kennedyCzar от 16 октября 2018 г .:

У меня была такая же проблема при попытке использовать tenorflow-gpu в Windows 10.
Поскольку я не мог заставить его работать на cuDNN10..я выбрал 9 вместо этого, используя ...

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

вы также можете проверить полный пост на https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/The-Best-Way-to-Install-TensorFlow-with-GPU-Support-on-Windows-10-Without-Installing-CUDA -1187 /

Кредит доктору Дональду Кингхорну

У меня был CUDA 10 с tenorflow-gpu v1.12. Я не читал мелкие шрифты и поэтому пропустил, что эта версия не работает с CUDA 10. Перешел на CUDA 9, и теперь она работает.

У меня была такая же проблема с TensorFlow 1.12.0, и ни одно из решений не помогло мне. Затем я перешел на TensorFlow 1.10.0, и на этот раз сообщение об ошибке было более информативным. Он сказал мне, что не удалось найти cudart64_90.dll, который находится в C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin . После добавления этого конкретного пути в переменную PATH он работает без ошибок.

Это заставляет меня задаться вопросом, есть ли в TensorFlow ошибка, из-за которой он не может перейти к самой подпапке «bin», учитывая, что C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 уже присутствует во многих переменных среды, таких как CUDA и CUDA_HOME, поэтому он должен иметь возможность Найди это.

Во-вторых, это заставляет меня задаться вопросом, почему в TensorFlow 1.12.0 такие менее информативные сообщения об ошибках. В 1.12.0 просто говорится, что некоторая DLL не может быть импортирована. В 1.10.0 он показал мне, какая именно DLL отсутствует, и даже предложил рабочее решение, чтобы добавить ее в PATH. Это способ лучше обрабатывать ошибки, и я предлагаю вам вернуться к фиксации от человека, который считал, что скрытие сообщений об ошибках было хорошей идеей.

РЕШЕНИЕ ! Если вы пытаетесь запустить TF с CUDA 10

Tensorflow 1.12 НЕ поддерживает CUDA 10, но ночная сборка ПОДДЕРЖИВАЕТ

Есть 2 решения

1. Удалите TF 1.12 и установите ночную сборку 1.13
   pip удалить tenorflow-gpu
   pip install tf-nightly-gpu

Альтернативное решение: понизить версию CUDA до 9.0

Помните о копировании файлов CUDNN в нужное место в папке установки CUDA каждый раз при переустановке

подтвердите это решение

использовать tf-nightly-gpu
win10
cuda 10.0
Python 3.6.4
geforce 960M
cudnn64_7

Я наконец решил проблему, установив cuda 9.0 вместо 9.2 или 10.0 с tenorflow 1.12.0 и cudnn 7.4.1.5

но я загружаю cudnn7.4.1.5 вместо cudnn7.0.5, все равно сталкиваюсь с этой ошибкой.
моя конфигурация следующая:
cuda 9.0
cudnn7.4.1
pip install tensorflow-gpu == 1.12.0
Python 3.6.4
nvidia geforce 1080TI

Я наконец решил проблему, установив cuda 9.0 вместо 9.2 или 10.0 с tenorflow 1.12.0 и cudnn 7.4.1.5

но я загружаю cudnn7.4.1.5 вместо cudnn7.0.5, все равно сталкиваюсь с этой ошибкой.
моя конфигурация следующая:
cuda 9.0
cudnn7.4.1
pip install tensorflow-gpu == 1.12.0
Python 3.6.4
nvidia geforce 1080TI

Наконец, я понизил версию bazel до 0.20.0 (с 0.21.0), чтобы решить эту проблему. но я не знаю, почему не совместим с последней версией Bazel.

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

оно работает.

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

оно работает.

Теперь это работает и для меня. Спасибо за это.
Просто примечание: мне не удалось правильно удалить TF, и у меня была более низкая версия Python. Я полностью удалил Python и установил версию 3.6.8 вместо 3.6.4.
Затем использовал pip install tf-nightly-gpu для установки TF и ​​сейчас работает

В решении этой проблемы мне помогает установка Microsoft Build Tools 2015. Теперь это работает.

У меня такая же проблема с тобой,

Win10 x64, python 3.6, cuda9 с cudnn 7.0.5, а также Win10 x64, python 3.7, cuda10 с cudnn 7.3.1

У обоих одна и та же проблема. Моя графическая карта - Nvidia GeForce 1050 Ti

tenorflow не поддерживает python 3.7, вы можете создать другую среду с более низким питоном через anaconda

У меня была такая же проблема. Согласно Руководству по поддержке GPU , у меня установлены все правильные версии CUDA и cuDNN - CUDA 9.0 и cuDNN 7.4.2.24.

Что в итоге сработало для меня, так это ввести следующие команды после установки всех зависимостей:

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%

Папка cuda из вашего архива cuDNN должна быть скопирована в C:\tools\ .

Надеюсь, это было полезно.

я тоже вижу ту же проблему

Привет, ребята, я уже несколько раз сталкивался с этой проблемой и могу кое-что прокомментировать.
Во-первых, похоже, что ноутбуки Jupyter могут как бы «удерживать» плохую конфигурацию тензорного потока (даже после сброса ядра), полная остановка и запуск Jupyter решили это для меня по крайней мере один раз.

Все остальное связано с CUDA. Я НАСТОЯТЕЛЬНО рекомендую вам просто удалить всю версию CUDA, затем установить V10 и убедиться, что вы получили правильный cudnn.

Чтобы установить Cudnn, просто скопируйте и вставьте все из папки cuda в свою установку cuda.

Это в основном все проблемы с этой ошибкой. Помните, что вы можете проверить cuda, набрав nvcc --version и убедившись, что он возвращает v10. Если эта команда не работает, значит, ваша установка не может правильно видеть cuda.

если вы видите проблему, попробуйте установить tf-nightly в облаке. этот способ может решить вашу проблему

### РЕШЕНИЕ для «ImportError: Ошибка загрузки DLL: указанная процедура не может быть найдена».

Когда вы импортируете numpy, вы получаете эту ошибку, верно?
python -c "import numpy"

Итак, перейдите в папку Anaconda и перейдите в папку site-packages в соответствии со средой anaconda. Затем перейдите в папку numpy.libs. Есть файлы * .dll, да?

Теперь скопируйте ссылку в папку .libs и введите путь с помощью «ПУТЬ» в приглашении anaconda.
PATH=path\to\site-packages\numpy\.libs;%PATH%

Теперь проверьте еще раз, чтобы импортировать numpy.
python -c "import numpy"

Теперь он работает правильно?

Установка:

(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

Вывод некоторого образца кода:

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

Не удалось найти версию, удовлетворяющую требованию tensorflow-gpu == 1.10.0 (из версий: 1.13.0rc1, 1.13.0rc2)
Соответствующее распределение не найдено для tensorflow-gpu == 1.10.0

pip install tensorflow-gpu == 1.10.0

Не удалось найти версию, удовлетворяющую требованию tensorflow-gpu == 1.10.0 (из версий: 1.13.0rc1, 1.13.0rc2)
Соответствующее распределение не найдено для tensorflow-gpu == 1.10.0

Если вы не можете получить старую версию tensorflow-gpu, у меня была такая же проблема с dll при использовании CUDA 9.0 и tensorflow-gpu 1.13.0. Установил 10.0 и вроде пока решил проблему. Исходя из этого, почти наверняка 1.13.0 требует 10 вместо 9.

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

оно работает.

То же самое
Python 3.6.7
geforce 1060

У меня были проблемы с numpy, поэтому обязательно используйте numpy 1.16. Мне пришлось переустановить его из pip, потому что версия Anaconda устарела.

такая же проблема. Я использую версию TF без графического процессора, так что я предполагаю, что это не проблема cuda или cudnn?
Python 3.6.0
TF 1.12.0
numpy 1.16.1
protobuf 3.6.1

Не используйте protobuf 3.6, это, вероятно, проблема. Я считаю, что последняя версия, которую вы можете использовать, - это 3.3, перейдите на github и найдите более ранние версии.

Я запускаю что-то, что использует TF 1.12, для чего требуется protobuf 3.6.1. Ну что ж....

Проблема в совместимости версий . Речь идет о совместимости _tensorflow_ , _python_ , _cudnn_ и _cuda_ . Совместимость версий можно найти на этой странице . Возьмем, к примеру, мой компьютер.

Системная информация:

Платформа и распространение ОС: Windows 10 (не думаю, что это имеет значение).
Мобильное устройство: Нет
TensorFlow устанавливается из: pip install
Версия TensorFlow: 1.4.0 ( важно )
Версия Python: 3.6 ( важно )
Версия Bazel: не установлена ​​(я не компилирую исходный код, поэтому мне это не нужно).
Версия CUDA / cuDNN: cuda_8.0.61_win10.exe, cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0.zip ( важно )
Модель графического процессора: серия Geforce GTX (не думаю, что это имеет значение.)

Решение:

На основе таблицы совместимости версий на приведенной выше странице . Эта линия

tenorflow_gpu-1.4.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015, обновление 3 | Cmake v3.6.3 | 6 | 8
- | - | - | - | - | -

Я использую _python3.6_ .7 (на самом деле ваша версия принадлежит к серии python3.6, это нормально, потому что я пробовал python3.6.3 на неправильной версии другого программного обеспечения. У него такая же ошибка под названием "ImportError: Ошибка загрузки DLL blablablabalbla ..." . Согласно форме в гиперссылке, если вы используете python3.5, все должно быть в порядке.)
Я установил _cuda8.0_ и _cudnnv6_ (когда вы распаковываете этот zip- архив , он содержит файл 8 в последнем столбце - это количество версий CUDA. . Цифра 6 в пятом столбце - это количество версий cudnn)
Итак , я импортирую tensorflow как tf , он работает.

Я обнаружил эту проблему, потому что, когда я исправил версии Python, CUDA и cudnn, установка более низкой версии tensorflow вызвала другую ошибку: файл cudnn64_ *. DLL-файл не найден.

Следующие шаги описывают, как создать программу, зависящую от cuDNN. В следующих разделах:
ваш путь к каталогу CUDA называется C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0
ваш путь к каталогу cuDNN называется
Перейдите к своемукаталог, содержащий cuDNN.
Разархивируйте пакет cuDNN.
cudnn-9.0-windows7-x64-v7.zip
или
cudnn-9.0-windows10-x64-v7.zip
Скопируйте следующие файлы в каталог CUDA Toolkit.
Копироватьcuda \ bin \ cudnn64_7.dll в C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ bin.
Копироватьcuda \ include \ cudnn.h в C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ include.
Копироватьcuda \ lib \ x64 \ cudnn.lib в C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ lib \ x64.

Документ cudnn дает правильный способ настройки cudnn, когда я помещаю этот файл в указанное место, он работает
Полный документ можно найти на https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html.

Это сработало для меня
Windows 10
python 3.6.X (пониженная с 3.7)
Tensorflow 1.12 (точно не работает с 1.13.1, пониженная версия)
CUDA / cudnn 9.0 (убедитесь, что следуйте шагу @ mxl1990 , чтобы скопировать эти файлы)

Спасибо всем, что написано выше. Я скоро попробую снова

У меня такой же вопрос с автором, и я решаю его сейчас.
окно 10
Python 3.6.2
графический процессор RTX2080
моя проблема в том, что версия CUDA и cudnn не подходят друг другу.
2019/3/3 сегодня самая новая версия CUDA - 10.1, но нет соответствующей версии cudnn.
поэтому я изменил CUDA 10.0 и переустановил тензорный поток, теперь он работает!

Столкнулся с той же проблемой.

Если вы используете Anaconda (Python 3.6), настоятельно рекомендуем использовать conda вместо pip . Обычно он заботится обо ВСЕМ: 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

Если вы уже испортили версии, попробуйте использовать conda remove или pip uninstall для удаления пакетов, включая tensorflow-gpu и tensorflow . Или удалите Anaconda и переустановите его.

У меня такой же вопрос с автором, и я решаю его сейчас.
окно 10
Python 3.6.2
графический процессор RTX2080
моя проблема в том, что версия CUDA и cudnn не подходят друг другу.
2019/3/3 сегодня самая новая версия CUDA - 10.1, но нет соответствующей версии cudnn.
поэтому я изменил CUDA 10.0 и переустановил тензорный поток, теперь он работает!

@parkerdu Спаситель! Моя система работает под управлением Python 3.7.1 в Windows 10, а мой графический процессор - RTX 2080 Ti. Все, что я сделал, это понизил CUDA с 10.1 до 10.0, и теперь он работает. Но я немного запутался в том, что вы имеете в виду под

самая новая версия CUDA - 10.1, но нет соответствующей версии cudnn.

поскольку существует версия cuDNN, выпущенная 25 февраля 2019 г., согласно https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download . В моем случае он не работает с последней версией TensorFlow, установленной с помощью команды «pip install tensorflow-gpu», но она есть. Мне интересно, почему это не

соответствующая версия cudnn.

Еще раз спасибо за ваше решение.

У меня такой же вопрос с автором, и я решаю его сейчас.
окно 10
Python 3.6.2
графический процессор RTX2080
моя проблема в том, что версия CUDA и cudnn не подходят друг другу.
2019/3/3 сегодня самая новая версия CUDA - 10.1, но нет соответствующей версии cudnn.
поэтому я изменил CUDA 10.0 и переустановил тензорный поток, теперь он работает!

@parkerdu Спаситель! Моя система работает под управлением Python 3.7.1 в Windows 10, а мой графический процессор - RTX 2080 Ti. Все, что я сделал, это понизил CUDA с 10.1 до 10.0, и теперь он работает. Но я немного запутался в том, что вы имеете в виду под

самая новая версия CUDA - 10.1, но нет соответствующей версии cudnn.

поскольку существует версия cuDNN, выпущенная 25 февраля 2019 г., согласно https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download . В моем случае он не работает с последней версией TensorFlow, установленной с помощью команды «pip install tensorflow-gpu», но она есть. Мне интересно, почему это не

соответствующая версия cudnn.

Еще раз спасибо за ваше решение.

Ты прав! Я не видел последней версии cudnn. Спасибо за вашу точку зрения.

После нескольких часов установки разных версий мне, наконец, удалось заставить его работать, это моя последняя настройка:

• Python 3.6.8
• Tensorflow 1.13
• CUDA 10
• cuDNN v7.5.0 (21 февраля 2019 г.) для CUDA 10.0

Я пробовал использовать CUDA 10.1, но не работал, перешел на 10.0, и наконец все заработало.

Python 3.7.2
Tensorflow-gpu 2.0.0a0
тензорная доска 1.13.0
тензор потока-оценка 1.13.0
CUDA 10.1
cuDNN v7.5.0 для CUDA10.0
win10 x64
Пожалуйста помоги

@ steven12138 Вы можете следить за предыдущим сообщением, которое сработало.
AFAIK, питон python 3.7.X не поддерживается.

Вот что у меня сработало в Window 10 и на GPU NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti:
Python 3.5 (3.6 не работал)
Tensorflow-gpu 1.13 (или tf-nightly-gpu)
CUDA 10
cuDNN для CUDA 10.0
Проблема заключалась в использовании Python 3.6. Использование Python 3.5 решило эту проблему.

CUDA 9.0
cudnn 7.0.5
Windows 10
tf 1.12.0
не удалось ... без понятия

решено,
одна проблема в том, что ПУТЬ неверен, я исправил его, но проблема все еще существует.
Затем я понижаю tf до 1.10.0, и он работает.

Столкнулся с той же проблемой.

Если вы используете Anaconda (Python 3.6), настоятельно рекомендуем использовать conda вместо pip . Обычно он заботится обо ВСЕМ: 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

Если вы уже испортили версии, попробуйте использовать conda remove или pip uninstall для удаления пакетов, включая tensorflow-gpu и tensorflow . Или удалите Anaconda и переустановите его.

этот парень спас день, спасибо

Я использую virtualenv с python 3.6.8 и просто запускаю
pip install tensorflow-gpu

cuda 9.0
cudnn 7.4.1 для cuda 9.0
Python 3.6.8
тензор потока 1.12.0
распространение Visual C ++ 2015

Эта конфигурация работает.
Внимание, tenorflow 1.13 у меня не работает с этой конфигурацией.

========================= Редактировать ================
Как я пробовал снова.
Если вы хотите использовать тензорный поток 1.13.1, вы можете обратиться к конфигурации ниже:
cuda 10.0
cudnn 7.5.0 для cuda 10.0
Python 3.6.8
тензорный поток 1.13.1
распространение Visual C ++ 2015 или 2017

И я обнаружил, что официальный сайт сказал, что тензорный поток сейчас поддерживает только cuda 9, но на самом деле это уже обновление до CUDA 10, вы можете найти его в примечании к выпуску на github.

так что простота, CUDA 9.0 (cudnn 7.4.1) ==> tensorflow 1.12.0
CUDA 10.0 (cidnn 7.5.0) ==> тензорный поток 1.13.1

Python 3.7.2
Tensorflow-gpu 2.0.0a0
тензорная доска 1.13.0
тензор потока-оценка 1.13.0
CUDA 10.1
cuDNN v7.5.0 для CUDA10.0
win10 x64
Не сработало

У меня нет проблем с терминалом, но у меня эта проблема с pycharm, я надеюсь, что смогу дать вам ссылку.

Win10 + python 3.6 + cuda 10.0 + cudnn 7.5 + тензорный поток 1.13.1

У меня была такая же проблема. Я решил это, удалив tenorflow-gpu и переустановив через conda.

conda install tensorflow-gpu

У меня была проблема

TypeError: не удалось собрать прото-файл в пул дескрипторов!
Неверный дескриптор прототипа для файла "object_detection / protos / post_processing.proto":
object_detection / protos / post_processing.proto: Импорт «object_detection / protos / Calibration.proto» не загружен.
object_detection.protos.PostProcessing.calibration_config: кажется, что "object_detection.protos.CalibrationConfig" определен в "protos / calibration.proto", который не импортируется "object_detection / protos / post_processing.proto". Чтобы использовать его здесь, добавьте необходимый импорт.

Я только что понизил версию TensorFlow до 1.10.0, и это сработало.

pip install tensorflow-gpu==1.10.0

Когда я запустил команду pip install tensorflow-gpu , установилась 1.13.0, и я получил ошибку Win10: ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found . Поэтому я попытался перейти на 1.10.0 как предложил @ 57ar7up . Это не сработало, поскольку pip не смог найти требуемый файл .whl и время ожидания соединения продолжалось.

Итак, я последовал подходу @WuYunfan , и 1.12.0 сработали.

Я наконец решил проблему, установив cuda 9.0 вместо 9.2 или 10.0 с tenorflow 1.12.0 и cudnn 7.4.1.5

Наконец, моя установка:

• Nvidia GTX 1070
• CUDA 9.0 с 4 патчами (здесь установлены драйверы GeForce 385.54)
• CuDNN v7.5.0.56 (для CUDA 9.0)
• TF GPU 1.12.0

Я предполагаю, что 1.13.0 будет использоваться для CUDA 10.0

Python 3.6.4 | Пользовательская версия Anaconda (64-разрядная версия) | (по умолчанию, 16 января 2018 г., 10:22:32) [MSC v.1900, 64 бит (AMD64)] на win32
Для получения дополнительной информации введите «помощь», «авторские права», «кредиты» или «лицензия».

импорт тензорного потока
Отслеживание (последний вызов последний):
Файл "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", строка 58, в
из импорта tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal *
Файл "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 28, в
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Файл "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 24, в swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, путь, описание)
Файл "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ imp.py", строка 243, в load_module
вернуть load_dynamic (имя, имя файла, файл)
Файл "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ imp.py", строка 343, в load_dynamic
return _load (spec)
ImportError: Ошибка загрузки DLL: 指定 的 模块。

Во время обработки вышеуказанного исключения произошло другое исключение:

Отслеживание (последний вызов последний):
Файл "", строка 1, в
Файл "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow__init __. Py", строка 24, в
из tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable = unused-import
Файл "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python__init __. Py", строка 49, в
из tensorflow.python импорта pywrap_tensorflow
Файл "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", строка 74, в
поднять ImportError (msg)
ImportError: Traceback (последний вызов последним):
Файл "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", строка 58, в
из импорта tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal *
Файл "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 28, в
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Файл "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 24, в swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, путь, описание)
Файл "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ imp.py", строка 243, в load_module
вернуть load_dynamic (имя, имя файла, файл)
Файл "D: \ MLandBigData \ Anaconda3.5 \ lib \ imp.py", строка 343, в load_dynamic
return _load (spec)
ImportError: Ошибка загрузки DLL: 指定 的 模块。

Не удалось загрузить собственную среду выполнения TensorFlow.

См. Https://www.tensorflow.org/install/errors.

по некоторым общим причинам и решениям. Включить всю трассировку стека
над этим сообщением об ошибке при обращении за помощью.

Python 3.7.1
Tensorflow-gpu 1.13.1

CUDA 8.0
cuDNN v7.1.4 для CUDA 8.0
win10 x64

Пожалуйста помоги

Я построил тензорный поток из источника со следующими средами и работал:
Python 3.7.1
Tensorflow-gpu 1.13.1

CUDA 9.1
cuDNN v7.0.5 для CUDA 9.1
win10 x64

Мое сообщение об ошибке скопировано на несколько строк ниже. Я пробовал некоторые решения, которые, казалось, работали для других, но не помогли мне. Конкретно:
Всегда python 3.6.8 и Windows 10, Visual Studios 2017 и графический процессор Quadro M1000M
Используется pip для установки tensorflow-gpu 1.13.1
После прочтения я обнаружил, что CUDA 10.1 (который я пробовал изначально) ни с чем не работает, поэтому я переключился на CUDA 10.0. С CUDA 10.0 я попробовал cudNN 7.4.2 и 7.5.0. Ни то, ни другое не работает, у меня все еще установлен CUDA 10.1 (tenorflow автоматически пробует оба, или мне нужно как-то настроить его для использования 10.0?).

Я ранее несколько раз удалял и переустанавливал tenorflow-gpu (также простой тензорный поток, который не обнаруживает мой графический процессор), хотя для моих тестов всегда устанавливался тензорный поток-gpu. Я также впервые работаю с CUDA или cudNN, поэтому я не на 100% уверен, что правильно "установил" cudNN (из извлеченных папок cudNN bin, lib и include скопируйте соответствующий файл в корзину Cuda, lib и inc папки). Я также установил tf-nightly-gpu, так как он работал с одним решением.

Сообщение об ошибке:

Python 3.6.8rc1 (v3.6.8rc1: cc3e73212a, 12 декабря 2018 г., 00:15:46) [MSC v.1900 64 бит (AMD64)] на win32
Для получения дополнительной информации введите «помощь», «авторские права», «кредиты» или «лицензия».

импортировать тензорный поток как tf
Отслеживание (последний вызов последний):
Файл "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", строка 58, в
из импорта tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal *
Файл "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 28, в
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Файл "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 24, в swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, путь, описание)
Файл "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py", строка 243, в load_module
вернуть load_dynamic (имя, имя файла, файл)
Файл "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py", строка 343, в load_dynamic
return _load (spec)
ImportError: Ошибка загрузки DLL: не удалось найти указанный модуль.

Во время обработки вышеуказанного исключения произошло другое исключение:

Отслеживание (последний вызов последний):
Файл "", строка 1, в
Файл "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow__init __. Py", строка 28, в
из tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable = unused-import
Файл "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python__init __. Py", строка 49, в
из tensorflow.python импорта pywrap_tensorflow
Файл "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", строка 74, в
поднять ImportError (msg)
ImportError: Traceback (последний вызов последним):
Файл "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", строка 58, в
из импорта tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal *
Файл "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 28, в
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Файл "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 24, в swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, путь, описание)
Файл "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py", строка 243, в load_module
вернуть load_dynamic (имя, имя файла, файл)
Файл "C: \ Users \ 601969 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ imp.py", строка 343, в load_dynamic
return _load (spec)
ImportError: Ошибка загрузки DLL: не удалось найти указанный модуль.

Та же проблема. Win10 x64, python 3.6, tensorflow-gpu 1.12.0, CUDA 10.1 с установленным CUDNN 10.1.

Я использую virtualenv с python 3.6.8 и просто запускаю
pip install tensorflow-gpu

cuda 9.0
cudnn 7.4.1 для cuda 9.0
Python 3.6.8
тензор потока 1.12.0
распространение Visual C ++ 2015

Эта конфигурация работает.
Внимание, tenorflow 1.13 у меня не работает с этой конфигурацией.

========================= Редактировать ================
Как я пробовал снова.
Если вы хотите использовать тензорный поток 1.13.1, вы можете обратиться к конфигурации ниже:
cuda 10.0
cudnn 7.5.0 для cuda 10.0
Python 3.6.8
тензорный поток 1.13.1
распространение Visual C ++ 2015 или 2017

И я обнаружил, что официальный сайт сказал, что тензорный поток сейчас поддерживает только cuda 9, но на самом деле это уже обновление до CUDA 10, вы можете найти его в примечании к выпуску на github.

так что простота, CUDA 9.0 (cudnn 7.4.1) ==> tensorflow 1.12.0
CUDA 10.0 (cidnn 7.5.0) ==> тензорный поток 1.13.1

Спасибо. решил мою проблему
моя настройка
Win10 + python 3.6.6 + GeForce GTX 1050 Ti (ноутбук Legion)
Сообщество Visual Studio 2017 + CUDA 10.0 (cudnn 7.5.0) + tensorflow 1.13.1

В целом, заставить базовый проверочный тест работать для tensorflow-gpu (1.13.1) - большое испытание - не знаю, откуда именно приходит совершенно бесполезное сообщение об ошибке загрузки DLL ...

Записывать свои параметры (по состоянию на 18.03.2019) на случай, если кому-нибудь поможет!
Базовый фреймворк: Windows 10 Pro / 64, Anaconda 3-5.1.0 (python 3.6.4),
Visual Studio 2017 [GPU = RTX2060]
Неудачная настройка цели, вызывающая ошибку DLL:
CUDA 10.1 + соответствующий cuDNN (7.5.0.56)
Что, кажется, работает (после устранения незначительного сбоя с версией numpy в анаконде)
CUDA 10.0 + cuDNN 7.4.1.5

Я пробовал с CUDA 10.1, но все комбинации версий не работали, затем я переключился на CUDA 10.0, как кто-то предложил, и, наконец, это сработало. Думаю, проблема в CUDA 10.1.

Мои удачные комбинации версий:

CUDA 10.0 (НЕ CUDA 10.1)
cuDNN v7.5.0 (21 февраля 2019 г.) для CUDA 10.0 (НЕ для CUDA 10.1)
Annaconda Anaconda 2018.12 (с версией Python 3.7, 64-битный графический установщик)

Затем я протестировал 2 комбинации: Python 3.7.1 + Tensorflow 1.13.1 и Python 3.68 + Tensorflow 2.0.0-alpha0. Они оба работают.

Кстати, я использовал
conda установить tensorflow-gpu
вместо того
pip установить tensorflow-gpu
чтобы установить тензорный поток, как кто-то предложил.

Удачи.

У меня была такая же проблема с использованием (conda install tensorflow-gpu) для решения проблемы.
cuda 10.0
cudnn 7.41.5 для cuda 10.0
Python 7.1

Я только что понизил версию TensorFlow до 1.10.0, и это сработало.

pip install tensorflow-gpu==1.10.0

Да, это работает. отметка!

У меня такой же вопрос с автором, и я решаю его сейчас.
окно 10
Python 3.6.2
графический процессор RTX2080
моя проблема в том, что версия CUDA и cudnn не подходят друг другу.
2019/3/3 сегодня самая новая версия CUDA - 10.1, но нет соответствующей версии cudnn.
поэтому я изменил CUDA 10.0 и переустановил тензорный поток, теперь он работает!

Привет, у меня такая же настройка с python 3.7.
Теперь есть версия CUDA 10.1 cudnn, однако tensorflow-gpu по-прежнему не работает, если я устанавливаю его из pip.
Вы сами его восстановили?

Редактировать: обнаружил проблему. Несмотря на то, что существует версия cudNN от nvidia для поддержки CUDA 10.1, библиотеки python для поддержки CUDA 10.1 нет. Эта библиотека устанавливается как зависимость с tenorflow-gpu, но поддерживает только CUDA 10.0.

Я только что установил последнюю версию conda 3.7
запустите "conda install tensorflow-gpu" в anaconda promt
не нужно устанавливать cuda, cudann и возиться с переменными PATH
все работает

Могу подтвердить, что CUDA 10.1 не работает. Но с другой стороны, tensorflow никогда не заявлял, что это так, и его руководство просит загрузить CUDA 10.0 .

Для тех, кто не может найти эту версию, она доступна в архивах NVIDIA по прямой ссылке: https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive

Мои настройки:

Python 3.6.5
CUDA 9.0
cuDNN 7.41.5
тензор потока 1.12.0
tenorflow-gpu 1.12.0

отличная работа

Всем привет,

Столкнувшись с той же проблемой!

Может ли кто-нибудь предоставить "рабочую" информацию о среде для графического ускорителя AMD Radeon HD7500M_ со следующим:

• Win10 Pro, FU 1803
• I3 3-го поколения, 4 ГБ
• CUDA версии 10.0.130
• CUDNN ver 7.3.1 для 10.0_0
• Anaconda3 (2018.12)
• Py 3.7.1
• Tensorflow-gpu 1.13.1 - установка Conda с использованием подсказки Anaconda

Спасибо!

У меня такая же ошибка загрузки DLL при попытке запустить tenorboard, никаких проблем с запуском других:

Win10
tenorflow-gpu 1.11.0
тензорборд 1.11.0
cudnn 7.1.4
cuda9.0_0
Python 3.6.3

Мои настройки:

Win10x64
tenorflow-gpu 1.13.1
CUDA 10.1
CUDNN 7.5 для cuda10.1
Python 3.7.1

И у меня такая же ошибка!

У меня такая же ошибка загрузки DLL при попытке запустить tenorboard, никаких проблем с запуском других:

Win10
tenorflow-gpu 1.11.0
тензорборд 1.11.0
cudnn 7.1.4
cuda9.0_0
Python 3.6.3

Я исправил ошибку, обновив cygrpc в pip, так как при импорте cygrpc возникает ошибка импорта загрузки DLL.

Мои настройки:

Win10x64
tenorflow-gpu 1.13.1
CUDA 10.1
CUDNN 7.5 для cuda10.1
Python 3.7.1

И у меня такая же ошибка!

Я изменил env:
· Tensorflow-gpu 1.12.0
· CUDA 9.0
· Cudnn 7.5 для CUDA9.0
· Python3.6.8

Наконец-то работает!

Это что tf-gpu работает ТОЛЬКО с ускорителями NVIDIA!

RADEON - нужно использовать другую библиотеку / сборку!

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

Мне потребовалось много времени, но, наконец, я решил эту проблему на моем компьютере. Была смесью отсутствия правильного cuDNN и повторного добавления VS. Найдите правильные версии для вашей версии Python, процессора и видеокарты по ссылке выше.

Спасибо, DTopping256 !!!

У меня была такая же проблема. Я решил это, удалив tenorflow-gpu и переустановив через conda.

conda install tensorflow-gpu

Я создавал новый venv и снова загружал tenorflow-gpu, следуя указаниям здесь (https://www.tensorflow.org/install/pip). Однако была установлена ​​последняя стабильная версия (1.13), которая вызвала проблему. Я установил tf-gpu с помощью conda, и они установили пакеты вместе с tf-gpu версии 1.12.0-h0d30ee6_0. Думаю, 1,12 В не вызывает никаких проблем, по крайней мере, на моем ноутбуке.

К вашему сведению:
Win10x64
CUDA V10.1.105
Python 3.6.5
NVIDIA GPU 1070 Max-Q

Та же проблема.
win10 x64
cuda 9.0.176
cudnn 7.0
Python 3.6.0
tenorflow-gpu 1.13.0

@ 2019/04/16
Я решил проблему, установив tenorflow-gpu-1.12, возможно, последняя версия tensorflow-gpu-1.13 нуждается в cuda-10.0.

Это мое резюме , но язык китайский. ^ _ ^

У меня была такая же проблема. Я решил это, удалив tenorflow-gpu и переустановив через conda.

conda install tensorflow-gpu

Это сработало и со мной, я установил тензорный поток с помощью pip, а затем удалил его с помощью pip uninstall tensorflow-gpu а затем снова установил с помощью conda install tensorflow-gpu

Microsoft Windows [Версия 6.3.9600]
(c) Корпорация Microsoft, 2013 г. Все права защищены.

C: \ Users \ Dell> Python
Python 3.7.1 (по умолчанию, 10 декабря 2018 г., 22:54:23) [MSC v.1915, 64-разрядная версия (AMD64)] :: Ана
conda, Inc. на win32
Для получения дополнительной информации введите «помощь», «авторские права», «кредиты» или «лицензия».

iimprt тензорный поток
Файл "", строка 1
iimprt тензорный поток
^
SyntaxError: недопустимый синтаксис
импорт тензорного потока
Отслеживание (последний вызов последний):
Файл "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow.py ", строка 58, в
из импорта tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal *
Файл "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow_internal.py ", строка 28, в
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Файл "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow_internal.py ", строка 24, в swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, путь, дескрипт
ион)
Файл "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ imp.py", строка 242, в load_module
вернуть load_dynamic (имя, имя файла, файл)
Файл "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ imp.py", строка 342, в load_dynamic
return _load (spec)
ImportError: Ошибка загрузки DLL: не удалось найти указанный модуль.

Во время обработки вышеуказанного исключения произошло другое исключение:

Отслеживание (последний вызов последний):
Файл "", строка 1, в
Файл "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow__init __. Py", строка
24, в
из tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable = unused-im
порт
Файл "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python__init __. Py"
, строка 49, в
из tensorflow.python импорта pywrap_tensorflow
Файл "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow.py ", строка 74, в
поднять ImportError (msg)
ImportError: Traceback (последний вызов последним):
Файл "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow.py ", строка 58, в
из импорта tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal *
Файл "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow_internal.py ", строка 28, в
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Файл "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tenso
rflow_internal.py ", строка 24, в swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, путь, дескрипт
ион)
Файл "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ imp.py", строка 242, в load_module
вернуть load_dynamic (имя, имя файла, файл)
Файл "C: \ Users \ Dell \ Anaconda3 \ lib \ imp.py", строка 342, в load_dynamic
return _load (spec)
ImportError: Ошибка загрузки DLL: не удалось найти указанный модуль.

Не удалось загрузить собственную среду выполнения TensorFlow.

См. Https://www.tensorflow.org/install/errors.

по некоторым общим причинам и решениям. Включить всю трассировку стека
над этим сообщением об ошибке при обращении за помощью.

>

Какой ужасный беспорядок в процессе установки сейчас!

Благодаря участникам, здесь я наконец-то заработал (я думаю!)

Я следил за всеми обычными процессами установки PIP со страницы tenorflow и в итоге использовал эту комбинацию на моем новом рабочем столе Windows 10 (Nvid GTX 1660) и Ananconda с новой средой Python 3.6.

Десятки: 1.13.1
Cuda: 10,1
cuDNN: 7,5

а также обновил мой системный PATH, чтобы добавить эти библиотеки по мере необходимости (хотя некоторые пути CUDA уже появились там, предположительно как часть его установки сейчас, но при необходимости были добавлены дополнительные пути, как описано здесь ).

в jupyter пытался:
импортировать тензорный поток как tf

и получил ошибку, которую все видят:
ImportError: Ошибка загрузки DLL: не удалось найти указанный модуль.

Моя первая попытка решения сработала!

следуя совету @oshadaamila выше, я удалил тензорный поток PiP и переустановил его с помощью Conda.

Конда представил следующие версии:
Десятки: 1.13.1
Cuda: 10.0.130
cuDNN: 7.3

Теперь импорт работает, и небольшой тест кода прошел нормально:

а = tf.constant (4)
b = tf.constant (5)
сессия = tf.Session ()
с = а + Ь
print ('Сумма =', sessions.run (c))

дает ответ 9.

Я ничего не менял в системной среде PATH - все новые CUDA и cuDNN теперь установлены в папках Anaconda3 / pkgs, поэтому, похоже, на них предпочтительно ссылаются в среде python.

Возможно, у меня будут ошибки, если я попытаюсь работать что-то вне среды Ananconda, но пока я даже пытаюсь это сделать.

Для TensorFlow 1.31.1

tenorflow / 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

поэтому текущая версия CUDA - 10.0 ，,

для более старой версии https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

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

Попробуйте pip install tensorflow-gpu == 1.13.1-rc2, если вам нужно использовать CUDA 10.0 для RTX. У меня CUDA 10.0, cuDNN 7.5.0, python 3.6, и он работает!

Я исправил это, установив cuda 10.1 (у меня tenorflow 2.0alpha btw) и cudnn 7.5.0.56
перезагрузите компьютер, иначе import tensorflow-gpu не будет работать

Наблюдал аналогичную проблему с TF 1.13.1 и CUDA 10.1 - исправлено путем удаления CUDA 10.1 и установки CUDA 10.0.

У меня была такая же проблема, и переход на CUDA 10.0 решил ее (тензорный поток 1.13.1, GTX 1080ti)

Решено путем перехода на CUDA 10.0 и cuDNN 7.5 для CUDA 10.0.

Решено переходом на CUDA 10.0, cuDNN v7.5.0.56, Python 3.6.7 и tensorflow 1.13.1.

Не забудьте очистить или удалить любую предыдущую версию tensorflow и CUDA, если вы попытаетесь использовать эту комбинацию. Если у вас есть Python 3.7 и вы пытаетесь установить tenorflow 1.13.1 или любую более раннюю версию, это не сработает, потому что на данный момент ни одна версия tensorflow не поддерживает Python 3.7. Удалите Python 3.7 и начните заново.

Привет, @utkalsinha Вы установили tenorflow из исходного кода? Я компилирую исходный код tenorflow под CUDA 10.0, cuDNN v7.5.0.56, Python 3.6.6 и tensorflow 1.13.1, но тоже не удалось. Единственная разница между нами в том, что я использую Python3.6.6, а ваш - Python3.6.7.

Не забудьте добавить переменные окружения для CUDA и cuDNN
УСТАНОВИТЬ ПУТЬ = C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v10.0 \ bin;% PATH%
УСТАНОВИТЬ ПУТЬ = C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v10.0 \ extras \ CUPTI \ libx64;% PATH%
УСТАНОВИТЬ ПУТЬ = C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v10.0 \ include;% PATH%
УСТАНОВИТЬ ПУТЬ = C: \ toolscuda \ bin;% ПУТЬ%

Получил ту же проблему .. после одной недели применения всех крючков и мошенников ... Просто отключил защитник Windows, и он сработал

Привет, @utkalsinha Вы установили tenorflow из исходного кода? Я компилирую исходный код tenorflow под CUDA 10.0, cuDNN v7.5.0.56, Python 3.6.6 и tensorflow 1.13.1, но тоже не удалось. Единственная разница между нами в том, что я использую Python3.6.6, а ваш - Python3.6.7.

@ asa008 : Нет. Я напрямую установил tensorflow-gpu через pip как pip install tensorflow-gpu==1.13.1

Потратив на это некоторое время, за tensorflow==2.0.0-alpha0 в Windows 10 попробуйте установить:

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

Потратив на это некоторое время, за tensorflow==2.0.0-alpha0 в Windows 10 попробуйте установить:

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

Использовал Python 3.7.3 с теми же CUDA и cuDNN, но получил ту же ошибку DLL.

По моему опыту (после множества проб и ошибок), лучше всего устанавливать пути CUDA с помощью редактора на основе графического интерфейса в Windows.

Моя установка выглядит следующим образом:

1. CUDA 10.0
2. последний доступный cudnn (следуйте инструкциям на сайте Nvidia)
3. Установка путей с помощью редактора переменных среды в Windows.
   -> По моему опыту, использование "SET PATH ..." в командной строке все еще забывает новые пути.
   -> Я также перезапустил компьютер перед установкой Tensorflow.
4. Tensorflow v1.13
5. среда conda с Python 3.6

Я не пробовал это на тензорном потоке альфа, надеюсь, он работает так же.

Я протестировал несколько комбинаций на своем компьютере с Windows 10, и вот результаты:
НЕУДАЧА
tenorflow-gpu == r1.13
Python 3.7.3
CUDA v10.1
cudnn 7.5.0.56

НЕУДАЧА
tenorflow-gpu == 2.0.0-alpha0
Python 3.7.3
CUDA v10.1
cudnn 7.5.0.56

НЕУДАЧА
tenorflow-gpu == 2.0.0-alpha0
Python 3.6.8
CUDA v10.1
cudnn 7.5.0.56

УСПЕХ
tenorflow-gpu == 2.0.0-alpha0
Python 3.6.8
CUDA v10.0
cudnn 7.4.1.5

Если у вас есть эта проблема, вы можете понизить версию библиотеки до tensorflow-gpu == 1.10.0, на сегодняшний день у более совершенных версий есть проблемы, эта проблема часто встречается в Windows.
PD. после этого вам понадобится CUDA для правильного использования этой библиотеки.

А как насчет Linux, более высокие версии tenorflow более стабильны?

пожалуйста, помогите

ВНИМАНИЕ: тензорный поток : из C: \ Users \ HP \ Anaconda3 \ envstensorflow \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ training \ saver.py: 1266: checkpoint_exists (из tensorflow.python.training.checkpoint_management) устарел и будет удален в будущая версия.

Откройте ... \ Python37 \ Lib \ site-packagestensorflow \ python \ _pywrap_tensorflow_internal.pyd, используйте Dependency Walker , он покажет вам дерево зависимостей DLL, вы найдете, какая DLL вызывает проблему. TensorFlow всегда связан с конкретной версией CUDA.

То же самое, Win10 Pro x64, Python 3.6.8, Tensorflow-gpu 1.13.1, cuDNN 7.5.1.10, CUDA 10.1, Driver 430.64

Моя установка:

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

Причина этой ошибки, похоже, заключается в том, что люди, устанавливающие Python без поддержки Tcl / Tk, не понимают, что Tcl необходим для импорта SWIG и модулей. Я просто протестировал это, и в моем случае было недостаточно изменить установку Python, чтобы добавить Tcl / Tk - мне пришлось удалить все и установить с нуля, и теперь я больше не получаю ошибку.

TL; DR - просто полностью удалите и переустановите Python с выбранной опцией Tcl / Tk.

на основе @levicki cuda и версии cudnn, я также установил путь в соответствии с официальным
УСТАНОВИТЬ ПУТЬ = 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% (не удается найти инструменты в C , просто проигнорируйте это)
Я успешно установил tenorflow2 alpha, кстати, моя конфигурация:

Windows 10.0.17763.134 x64
Драйвер NVIDIA 416.92
CUDA 10.0.130
CUDNN 7.4.1.5 для CUDA 10.0
Python 3.5.2
GeForce Titan XP x4

Если все еще не работает, я также переустановил подушку, а затем переустановил tf2, надеюсь, что это поможет.

То же самое, Win10 Pro x64, Python 3.6.8, Tensorflow-gpu 1.13.1, cuDNN 7.5.1.10, CUDA 10.1, Driver 430.64

Возможно, вам стоит использовать CUDA 10.0, а не 10.1 Я только что решил эту проблему на своем ПК, вы можете проверить это с помощью Dependency Walker , например:

изначально CUDA 9 работает, я обновился до tensorflow-gpu 1.13.1 и он сообщил, что DLL не найдена.
Затем попытался понизить tensorflow-gpu до нескольких версий, но все равно сообщил, что DLL не найдена.
Затем я обновил CUDA10.1 update1 и cudnn 7.5.1.10 (обе последние версии), он сообщил, что DLL не найдена.
Затем попытался понизить версию tensorflow-gpu прежнему сообщал, что DLL не найдена.
Затем используйте dependency Walker , но это приложение зависло при открытии (я использую win10)
Затем я скопировал dependency Walker и _pywrap_tensorflow_internal.pyd на устройство win7 и подтвердил, что ему нужна зависимость от CUBLAXX_100.DLL .
Затем я установил CUDA10.0, и он работает.

Я скажу, что это НЕ хороший опыт каждый раз, когда я устанавливаю tenorflow-gpu.
Требуются четкое сообщение и предложение, а не простой DLL missing

+1. Та же проблема, что и qinst64.

может ли кто-нибудь дать мне копию cuda 10.0? cuda 10.0 была уничтожена, на официальном сайте доступна только версия 10.1. Спасибо!

забудь, что моя система - windows10.Спасибо!

о, я нахожу это, надеюсь, что любой может получить помощь!
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

Я столкнулся с той же проблемой, оказалось, что я просто не установил cudnn (поскольку я думал, что он будет включен при установке CUDA, оказалось, что это не так)
Руководство по установке можно найти здесь

@ymodak Поскольку кажется невозможным предоставить сборки тензорного потока для всех возможных версий Python + CUDA + cuDNN, не могли бы вы хотя бы подумать об улучшении сообщения об ошибке, включив в него:

1. Имя библиотеки DLL, которую невозможно найти, если вы загружаете ее динамически.

Или:

1. Имя статически загруженной библиотеки DLL, которая не загрузилась из-за невыполненной цепочки зависимостей?

УСПЕХ
tenorflow-gpu == 1.10.0
Python 3.6.8
CUDA v9.0
cudnn 7.6.0
Это, наконец, решило мою проблему с установкой автокераса.

УСПЕХ

• Windows 10 Домашняя, 64-разрядная
• CUDA Toolkit 10.0 (сентябрь 2018 г.)
• Скачать cuDNN v7.6.0 (20 мая 2019 г.) для CUDA 10.0
• Python 3.7.3 Windows AMD64
• Tensorflow-gpu 1.13.1

Можем ли мы установить cuda и cudnn в графическую карту Radeon

В субботу, 6 апреля 2019 г., 22:22 Джед Бакстер, [email protected] написал:

Какой ужасный беспорядок в процессе установки сейчас!

Благодаря участникам, здесь я наконец-то заработал (я
считать!)

Я следил за всеми обычными процессами установки PIP из tenorflow
страница и закончил с этой комбинацией на моем новом рабочем столе Windows 10
(Nvid GTX 1660):

Десятки: 1.13.1
Cuda: 10,1
cuDNN: 7,5

а также обновил мой системный PATH, чтобы добавить эти библиотеки по мере необходимости (хотя
некоторые пути CUDA уже появились там, предположительно как часть его
установить сейчас, но при необходимости были добавлены другие пути, как описано здесь
https://www.tensorflow.org/install/gpu#windows_setup ).

в jupyter пытался:
импортировать тензорный поток как tf

и получил ошибку, которую все видят:
ImportError: Ошибка загрузки DLL: не удалось найти указанный модуль.

Моя первая попытка решения сработала!

следуя совету @oshadaamila https://github.com/oshadaamila
выше
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment-478855387
Я удалил тензорный поток PiP и переустановил его с помощью Conda.

Конда представил следующие версии:
Десятки: 1.13.1
Cuda: 10.0.130
cuDNN: 7.3

Теперь импорт работает, и небольшой тест кода прошел нормально:

а = tf.constant (4)
b = tf.constant (5)
сессия = tf.Session ()
с = а + Ь
print ('Сумма =', sessions.run (c))

дает ответ 9.

В системном окружении PATH ничего не менял - все новое
CUDA и cuDNN теперь установлены в папках Anaconda3 / pkgs, поэтому они кажутся
предпочтительнее ссылаться в среде Python.

Возможно, у меня будут ошибки, если я попытаюсь работать с чем-то за пределами
Среда Ananconda, но пока я даже пытаюсь это сделать.

-
Вы получили это, потому что прокомментировали.
Ответьте на это письмо напрямую, просмотрите его на GitHub
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment-480519001 ,
или отключить поток
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/Auda9lPIPF0BJa_NUNfnkhqoHPcvmTwCks5veNC2gaJpZM4XLOd-
.

Можем ли мы установить cuda в видеокарту radeon

Вск, 14 апреля 2019 г., 8:38 Уткал Синха, [email protected]
написал:

Решено переходом на CUDA 10.0, cuDNN v7.5.0.56, Python 3.6.7 и
тензорный поток 1.13.1.

Не забудьте очистить или удалить любую предыдущую версию tensorflow и
CUDA, если вы попытаетесь использовать эту комбинацию. Если у вас Python 3.7 и
пытаясь установить tenorflow 1.13.1 или любую более низкую версию, тогда он не будет
работают, потому что на данный момент ни одна версия тензорного потока не поддерживает Python 3.7.
Удалите Python 3.7 и начните заново.

-
Вы получили это, потому что прокомментировали.
Ответьте на это письмо напрямую, просмотрите его на GitHub
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment-482915167 ,
или отключить поток
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/Auda9j9qH1-Z_UgS8jT6-hZZD4xwlzISks5vgpuugaJpZM4XLOd-
.

@roopahtshree GPU

Проверьте ссылку ниже. Карта NVIDIA® GPU с CUDA® Compute Capability 3.5 или выше
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

Была та же проблема, но теперь работает CUDA 10.0, CUDNN 7, Python 3.6.8 и TensorFlow 1.13.

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

Windows 10
cuDNN 7.5.0
CUDA 9.0.176
tenorflow-gpu 1.10.0
Анаконда Python 3.6.2

Ok!!!

Windows 8.1
cuDNN 7.6.0 для CUDA 10.0
CUDA 10.0 для Windows 7
tenorflow-gpu 1.13.1
Анаконда Python 3.7+

Ok!!!!

@pishangujeniya

• Windows 10 Домашняя, 64-разрядная
• CUDA Toolkit 10.0 (сентябрь 2018 г.)
• Скачать cuDNN v7.6.0 (20 мая 2019 г.) для CUDA 10.0
• Python 3.7.3 Windows AMD64
• Tensorflow-gpu 1.13.1

Последние пару дней я пытался установить tenorflow и перепробовал почти все эти конфигурации. Этот сработал для меня. Большое спасибо.

Здесь я публикую свое решение:
Я также сталкиваюсь с проблемой （ ImportError: Ошибка загрузки DLL: 找不到 指定 的 模块。 Не удалось загрузить встроенную среду выполнения TensorFlow.） При прямом использовании pip isntall (tensorflow1.13.1). Я обратился к lfd.uci и загрузил еще одну скомпилированную старую версию tensorflow1.9 , а затем установил ее локально. Оно работает .

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

Похоже, что с TensorFlow 1.13.1 будет работать только CUDA 10 (а не CUDA 10.1). Конфигурация, предоставленная @pishangujeniya, работала.

CUDA Toolkit 10.0 (сентябрь 2018 г.)
Скачать cuDNN v7.6.0 (20 мая 2019 г.) для CUDA 10.0

Моя конфигурация работает со следующим:

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

Я запускаю TensorFlow в Anaconda и тоже столкнулся с этой проблемой. Это связано с проблемами совместимости между версиями TensorFlow, CUDA и cuDNN. Последний cudatoolkit Anaconda автоматически загружает и устанавливает правильные версии CUDA и cuDNN для TF v1.13. Вы можете использовать cudatoolkit вместо того, чтобы вручную устанавливать CUDA и cuDNN.

Мне удалось решить эту проблему:
1) Удаление Anaconda, затем загрузка и установка последней версии Anaconda.
2) Создание новой виртуальной среды и использование «conda install tensorflow-gpu» (также автоматически устанавливает CUDA и cuDNN)
3) Работа в этой среде для проекта

Спасибо всем. Инструментарий 10.1 продолжал давать сбой с той же ошибкой, но 10.0 работал как шарм.

Я исправил это, удалив cuda10.1 и установив cuda 10.0

Я запускаю TensorFlow в Anaconda и тоже столкнулся с этой проблемой. Это связано с проблемами совместимости между версиями TensorFlow, CUDA и cuDNN. Последний cudatoolkit Anaconda автоматически загружает и устанавливает правильные версии CUDA и cuDNN для TF v1.13. Вы можете использовать cudatoolkit вместо того, чтобы вручную устанавливать CUDA и cuDNN.

Мне удалось решить эту проблему:

1. Удаление Anaconda, затем загрузка и установка последней версии Anaconda
2. Создание новой виртуальной среды и использование «conda install tensorflow-gpu» (также автоматически устанавливает CUDA и cuDNN)
3. Работа в этой среде для проекта

После всех испытаний этот ответ сделал мой день. 'conda install tensorflow-gpu' блокирует тензорный поток на уровне 1.12 и решает все проблемы с зависимостями.

Я столкнулся с той же проблемой .....

C: \ Anaconda3> питон
Python 3.7.1 (по умолчанию, 28 октября 2018 г., 08:39:03) [MSC v.1912, 64-разрядная версия (AMD64)] :: Anaconda, Inc. на win32
Для получения дополнительной информации введите «помощь», «авторские права», «кредиты» или «лицензия».

импортировать тензорный поток как tf
Отслеживание (последний вызов последний):
Файл "C: \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", строка 58, в
из импорта tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal *
Файл "C: \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 28, в
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Файл "C: \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 24, в swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, путь, описание)
Файл "C: \ Anaconda3 \ lib \ imp.py", строка 242, в load_module
вернуть load_dynamic (имя, имя файла, файл)
Файл "C: \ Anaconda3 \ lib \ imp.py", строка 342, в load_dynamic
return _load (spec)
ImportError: Ошибка загрузки DLL: Ошибка инициализации библиотеки динамической компоновки (DLL).

Во время обработки вышеуказанного исключения произошло другое исключение:

Отслеживание (последний вызов последний):
Файл "", строка 1, в
Файл "C: \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow__init __. Py", строка 28, в
из tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable = unused-import
Файл "C: \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python__init __. Py", строка 49, в
из tensorflow.python импорта pywrap_tensorflow
Файл "C: \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", строка 74, в
поднять ImportError (msg)
ImportError: Traceback (последний вызов последним):
Файл "C: \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py", строка 58, в
из импорта tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal *
Файл "C: \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 28, в
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Файл "C: \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 24, в swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, путь, описание)
Файл "C: \ Anaconda3 \ lib \ imp.py", строка 242, в load_module
вернуть load_dynamic (имя, имя файла, файл)
Файл "C: \ Anaconda3 \ lib \ imp.py", строка 342, в load_dynamic
return _load (spec)
ImportError: Ошибка загрузки DLL: Ошибка инициализации библиотеки динамической компоновки (DLL).

Не удалось загрузить собственную среду выполнения TensorFlow.

См. Https://www.tensorflow.org/install/errors.

по некоторым общим причинам и решениям. Включить всю трассировку стека
над этим сообщением об ошибке при обращении за помощью.

Обнаружил кое-что интересное, что должно помочь некоторым из вас, кто использует анаконду.

Системные спецификации:
Вдов 10
Python 3.7.3
Cuda 10.0
cudnn и cupti установлены с помощью conda

Добавив anaconda в системный путь во время установки (не рекомендуется / по умолчанию), я не смог запустить tf. Повторная установка без выбора опции решила эту проблему.

Я думаю, это может быть связано с указанием на файл cudnn64_7.dll, после установки в Windows необходимо указать на cuDNN64_7.dll. Инструкция по его добавлению ниже:

• Введите путь в поле поиска Windows 10
• Откройте настройки: измените системные переменные среды с панели управления.
• На вкладке "Дополнительно" нажмите "Переменные среды"…
• Выберите Путь в разделе Пользовательские переменные для вашего-имени-пользователя и нажмите Изменить ...
• В новом окне «Изменить переменную среды» нажмите «Создать» и вставьте следующий путь в текстовое поле.
• (Ваше расположение CUDNN64_7.dll) (например, мой - C: \ cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.0.64cuda \ bin)
• Нажмите OK, чтобы закрыть окно, и еще раз OK, чтобы закрыть окно Environment Variables и System - Properties.
  -Откройте приглашение Anaconda и введите echo% PATH%, вы должны увидеть новый добавленный путь в выводе.

Я в этом сомневаюсь. По крайней мере, для меня это не причина. Я добавил путь вручную, но система не смогла его обнаружить

Я тоже получаю ту же ошибку.
Каким-то образом обновление TensorFlow до версии 1.14.0 решает проблему :)

установлен в среде conda и хорошо работает на win10 + gtx1060 (версия nb)
тензорный поток 1.13.1
tenorflow-gpu 1.13.1
tenorflow-датасеты 1.0.1
керас 2.2.3
cudatoolkit 9.0
cudnn 7.6.4
Python 3.6.7

Я весь день зациклился на этой проблеме
В виртуальной среде я могу успешно импортировать Tensorflow 2, но в ноутбуке Visual Studio Jupyter я получаю следующую ошибку

_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.

Я использую Tensorflow 2, CUDA 10.1 и cuDNN 7.6.5

Эту проблему непросто решить или решить самостоятельно.

Простая кнопка - следовать инструкциям в этом посте:
https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/How-to-Install-TensorFlow-with-GPU-Support-on-Windows-10-Without-Installing-CUDA-UPDATED-1419

или просто воспользуйтесь Google Colab - они обо всем позаботятся за вас.

«ImportError: Ошибка загрузки DLL:» не думает упомянуть, какая DLL отсутствует? это будет весело

Та же проблема
В conda lsit сказано, что я уже установил пакет.
Но когда я пытался запустить его, было много ошибок.

Я не знаю что не так

Была эта проблема с Tensorflow 2.1.0 (версия процессора). Удалось исправить путем перехода на Tensorflow 2.0.0:

pip install tensorflow==2.0.0

Если у вас это после 2.1.0, вероятно, это связано с тем, что по умолчанию он поддерживает графический процессор. И для этого требуется _Microsoft Visual C ++ Redistributable для Visual Studio 2015_, как показано на этапе установки №1 на веб-сайте.

Из примечаний к выпуску:

Я нашел примечания к выпуску, которые @ abdulrahman-khankan были сняты выше: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.1.0

Вот ссылка на распространяемый компонент Microsoft Visual C ++ для Visual Studio 2015, 2017 и 2019 из этого документа. Помните, что текст на снимках экрана нельзя щелкнуть, скопировать, перевести, прочитать с помощью программ чтения с экрана и т. Д.!

Я предполагал, что все знают, как перейти на страницу релизов или просто погуглить установщики MS. Спасибо, что поделились ссылками!

Из-за дальнейших проблем с PyInstaller я перешел на tensorflow == 1.14.0 .

@ERDataDoc по вашей ссылке

Простая кнопка - следовать инструкциям в этом посте:
https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/How-to-Install-TensorFlow-with-GPU-Support-on-Windows-10-Without-Installing-CUDA-UPDATED-1419

полезно, но иногда можно обновить драйвер до CUDA 10.2, который еще не поддерживается
(это случилось в моем случае)

Извините, я понимаю, что это бесполезно, но теперь я отказался от попыток сделать что-нибудь серьезное с Python под Windows. Прошло 3 недели, а я все еще пытаюсь установить все дерьмо, которое мне нужно для первого урока (возможно, я слишком высоко ценил, но тогда я все же помню перфокарты и бумажную ленту)

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22512#issuecomment -572603142
Это решило проблему для меня.
(Переход на tenorflow 2.0.0)
pip install tensorflow==2.0.0

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

Я установил распространяемый пакет, и в моей файловой системе доступен файл msvcp140.dll.

Однако я все равно получаю сообщение об ошибке. Понижение версии помогает, но мне нужно обновить мою версию, поскольку в 2.0.0 есть нефиксированная ошибка, которую я не могу обойти.

Есть ли какие-нибудь уведомления от разработчиков, что они над этим работают?

Я починил это.
Потратьте дни на поиски, чтобы исправить их.

Установлен tensorflow с помощью pip install tensorflow-cpu
Обновленный визуальный c ++ 2015-2019

проблема заключалась в том, что у меня не было графики nvidia, поэтому я должен установить версию с процессором, потому что я использую графику Raedon vega 8

Надеюсь, это поможет.

В моем случае я использовал Python 3.6, и это было ошибкой. Поэтому я обновился до 3.6.8, а затем работал с tenorflow 2.0.0

Это работает для меня python: 3.7.6
pip install tensorflow == 2.0
если вы используете tensoflow-gpu
установка pip --upgrade tensorflow-gpu == 2.0

Я установил

• python 3.6.2 (<- пришлось изменить мою версию python и перейти на 64-битную)
• У меня уже были msvcp140.dll и msvcp140_1.dll в моем System32 /
• Cuda 10.0 (не уверен, было ли это необходимо).
• pip install tensorflow == 2.0 (<- 2.1.0 не сработало!)
  и тогда это сработало :)

Это окончательный ответ в этой теме: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment -573297027

Пожалуйста, не спамите словами «Я решил!» и нестандартные решения.

Привет, @mihaimaruseac

1. Можете ли вы добавить в инструкцию на сайте новый пункт с описанием проблем, которые могут быть вызваны отсутствием поддержки команды AVX?
2. Можно ли добавить эту ссылку в список проблем, где __Error message__ равно _ "ImportError: Ошибка загрузки DLL: указанный модуль не найден." _
3. Вы знаете, как создавать собственные двоичные файлы без поддержки AVX?

Если кому-то нужен тензорный поток без поддержки AVX, вы можете найти его в этом репозитории , большое спасибо автору. Или вы можете использовать Intel Software Development Emulator для запуска оригинального тензорного потока с поддержкой AVX.

Чтобы проверить поддержку AVX, используйте Coreinfo .

ОШИБКА: root : внутренняя ошибка Python в модуле проверки.
Ниже приведена обратная связь с этой внутренней ошибкой.

Отслеживание (последний вызов последний):
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ IPython \ core \ interactiveshell.py", строка 3331, в run_code
exec (code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
Файл "", строка 1, в
flair_data, ot_data = load_dataset (ПУТЬ)
Файл "", строка 64, в load_dataset
train_ot = np.vstack (поезд_от)
Файл "<__ array_function__ internals>", строка 6, в vstack
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ numpy \ core \ shape_base.py", строка 283, в vstack
вернуть _nx.concatenate (arrs, 0)
Файл «<__ array_function__ internals>», строка 6, в конкатенации
ValueError: нужен хотя бы один массив для объединения

Во время обработки вышеуказанного исключения произошло другое исключение:

Отслеживание (последний вызов последний):
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ IPython \ core \ interactiveshell.py", строка 2044, в showtraceback
stb = значение._render_traceback_ ()
AttributeError: объект ValueError не имеет атрибута _render_traceback_

Во время обработки вышеуказанного исключения произошло другое исключение:

Отслеживание (последний вызов последний):
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow.py", строка 58, в
из импорта tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal *
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 28, в
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 24, в swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, путь, описание)
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ imp.py", строка 242, в load_module
вернуть load_dynamic (имя, имя файла, файл)
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ imp.py", строка 342, в load_dynamic
return _load (spec)
ImportError: Ошибка загрузки DLL: не удалось найти указанный модуль.

Во время обработки вышеуказанного исключения произошло другое исключение:

Отслеживание (последний вызов последний):
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ IPython \ core \ ultratb.py", строка 1151, в get_records
вернуть _fixed_getinnerframes (etb, number_of_lines_of_context, tb_offset)
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ IPython \ core \ ultratb.py", строка 319, в оболочке
вернуть f ( аргументы, * kwargs)
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ IPython \ core \ ultratb.py", строка 353, в _fixed_getinnerframes
записи = fix_frame_records_filenames (inspect.getinnerframes (etb, context))
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ inspect.py", строка 1502, в getinnerframes
frameinfo = (tb.tb_frame,) + getframeinfo (tb, контекст)
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ inspect.py", строка 1460, в getframeinfo
filename = getsourcefile (фрейм) или getfile (фрейм)
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ inspect.py", строка 696, в файле getsourcefile
если getattr (getmodule (object, filename), '__loader__', None) не равно None:
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ inspect.py", строка 733, в getmodule
если ismodule (модуль) и hasattr (модуль, '__file__'):
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow__init __. Py", строка 50, в __getattr__
модуль = self._load ()
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow__init __. Py", строка 44, в _load
модуль = _importlib.import_module (сам .__ имя__)
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ importlib__init __. Py", строка 127, в import_module
вернуть _bootstrap._gcd_import (имя [уровень:], пакет, уровень)
Файл "", строка 1006, в _gcd_import
Файл "", строка 983, в _find_and_load
Файл "", строка 953, в _find_and_load_unlocked
Файл "", строка 219, в _call_with_frames_removed
Файл "", строка 1006, в _gcd_import
Файл "", строка 983, в _find_and_load
Файл "", строка 967, в _find_and_load_unlocked
Файл "", строка 677, в _load_unlocked
Файл "", строка 728, в exec_module
Файл "", строка 219, в _call_with_frames_removed
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core__init __. Py", строка 42, в
из . _api.v2 импорт аудио
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core_api \ v2 \ audio__init __. Py", строка 10, в
из tensorflow.python.ops.gen_audio_ops импорт decode_wav
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ ops \ gen_audio_ops.py", строка 9, в
из tensorflow.python импортировать pywrap_tensorflow как _pywrap_tensorflow
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow__init __. Py", строка 50, в __getattr__
модуль = self._load ()
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow__init __. Py", строка 44, в _load
модуль = _importlib.import_module (сам .__ имя__)
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ importlib__init __. Py", строка 127, в import_module
вернуть _bootstrap._gcd_import (имя [уровень:], пакет, уровень)
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python__init __. Py", строка 49, в
из tensorflow.python импорта pywrap_tensorflow
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow.py", строка 74, в
поднять ImportError (msg)
ImportError: Traceback (последний вызов последним):
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ IPython \ core \ interactiveshell.py", строка 3331, в run_code
exec (code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
Файл "", строка 1, в
flair_data, ot_data = load_dataset (ПУТЬ)
Файл "", строка 64, в load_dataset
train_ot = np.vstack (поезд_от)
Файл "<__ array_function__ internals>", строка 6, в vstack
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ numpy \ core \ shape_base.py", строка 283, в vstack
вернуть _nx.concatenate (arrs, 0)
Файл «<__ array_function__ internals>», строка 6, в конкатенации
ValueError: нужен хотя бы один массив для объединения

Во время обработки вышеуказанного исключения произошло другое исключение:

Отслеживание (последний вызов последний):
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ IPython \ core \ interactiveshell.py", строка 2044, в showtraceback
stb = значение._render_traceback_ ()
AttributeError: объект ValueError не имеет атрибута _render_traceback_

Во время обработки вышеуказанного исключения произошло другое исключение:

Отслеживание (последний вызов последний):
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow.py", строка 58, в
из импорта tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal *
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 28, в
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper ()
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ site-packagestensorflow_core \ python \ pywrap_tensorflow_internal.py", строка 24, в swig_import_helper
_mod = imp.load_module ('_ pywrap_tensorflow_internal', fp, путь, описание)
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ imp.py", строка 242, в load_module
вернуть load_dynamic (имя, имя файла, файл)
Файл "C: \ Users \ Pankaj \ Anaconda3 \ lib \ imp.py", строка 342, в load_dynamic
return _load (spec)
ImportError: Ошибка загрузки DLL: не удалось найти указанный модуль.

Не удалось загрузить собственную среду выполнения TensorFlow.

См. Https://www.tensorflow.org/install/errors.

по некоторым общим причинам и решениям. Включить всю трассировку стека
над этим сообщением об ошибке при обращении за помощью.

пожалуйста, удалите последнюю версию распространяемого пакета Microsoft Visual C ++ для Visual Studio, если вы устанавливаете 2019 и ранее

Загрузите распространяемый пакет Microsoft Visual C ++ для Visual Studio 2015, 2017 и 2019, в зависимости от вашей системы, x64 или x86 на этом веб-сайте

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

пожалуйста, удалите последнюю версию распространяемого пакета Microsoft Visual C ++ для Visual Studio, если вы устанавливаете 2019 и ранее

Загрузите распространяемый пакет Microsoft Visual C ++ для Visual Studio 2015, 2017 и 2019, в зависимости от вашей системы, x64 или x86 на этом веб-сайте

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

Привет, фитриалиф,
Я установил этот Micrsoft Visual C ++. Но та же ошибка сохраняется. Что мне еще делать после установки (перемещать файлы и т. Д.?)

Кажется проблема с TF2.1.

У меня сработал переход на TF2.0: pip install tensorflow == 2.0

@pallyndr это потому, что вам нужно загрузить новейший распространяемый пакет MSVC для 2.1, как указано в https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794#issuecomment -573297027

К сожалению, по мере того, как люди продолжают накапливать поток со словами «это работает для меня» / «У меня такая же проблема» / «решил ее, сделав что-то другое», фактическое решение в приведенном выше комментарии было похоронено.

после загрузки MSVC и CUDA (у меня карта NVIDIA) и cuDNN все заработало.

Блокировка беседы, чтобы не получать больше комментариев, отключающих решение