win7 64位系统上虚拟机安装win server2012R2时报错0xc000035a
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了win7 64位系统上虚拟机安装win server2012R2时报错0xc000035a相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
我在电脑上使用虚拟机安装windows server 2012r2时，出现报错 0xc000035a 及下面的提示this 64-bit application couldn't load because your pc doesn't have a 64-bit processor. if you're using windows to go, make sure your usb device has a version of windows that's compatible with the pc 我目前的主机操作系统是win7 x64 旗舰版，CPU是I3 M350 主板虚拟化已经打开，
首先检查你的机器是否支持64位操作系统，这个可以查看pc的cpu型号以及是否支持。
如果cpu型号过老，本来就不支持64位操作系统，那就到此为止了，你不能安装64位的虚拟操作系统。
这里主要说明pc本身是支持安装64位操作系统，但是vmware不能安装64位操作系统的问题。
1.可以借助硬件辅助虚拟化检测工具检查（可以直接百度收索此关键词 即可找到下载源），最好到微软官方网站上下载（havdetectiontool.exe）。如果出现下图的话，那sorry，只能去bios中查看和修改了
2.到bios中查看是否开启了VT功能
如果没有开启 VT 虚拟化技术支持，VT 要在 BIOS 中启用，不同的 BIOS 设置位置有点不同，但是选项基本是一样的，具体可以百度。
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至于启用VT以后的正常安装，可以参照百度经验，有作者把正常流程已经弄出来了。追问
我的机器虚拟化选项已经打开了，CPU也支持64位，主机系统已经安装了64位的操作系统
参考技术A 用U盘安装的？试试用iso文件挂到虚机光驱安装。提示的错误原因是，当前虚机的cpu不是64位的。追问
不是用USB装的，用的ISO镜像装的，用的虚拟光驱，主板的虚拟化选项已经打开了，我的主机系统安装的就是win7 64位系统，按说CPU应该是支持的，我也查了下，这个CPU是支持64位运算的
参考技术B 虚拟机设置不是64位Windows2012追问你所说的虚拟机设置不是64位win2012是指哪里设置，我配置的时侯没有这个选项啊
追答新建虚拟机的时候可以选择操作系统类型，也可以在虚拟机设置里改
追问我新建的时侯没有这个选项啊，只有内存硬盘等的设置。我使用的是windows virtual pc
建议你还是用VMware Workstations或者VirtualBox吧
本回答被提问者采纳tensorflow serving目录解读
tf_serving-----WORKSPACE|
-----tensorflow-serving/----BUILD
| |
| -----workspace.bzl
| |
| -----example/-------BUILD
| |
| --------imagenet_lsvrc_2015_synsets.txt
| |
| --------imagenet_metadata.txt
| |
| --------inception_client.cc
| |
| --------inception_client.py
| |
| --------inception_k8s.yaml
| |
| --------inception_saved_model.py
| |
| --------mnist_client.py
| |
| --------mnist_iput_data.py
| |
| --------mnist_saved_model.py
|
-----------tensorflow/-------BUILD
| |
| --------WORKSPACE
| |
| ----tensorflow/------BUILD
| |
| -------workspace.bzl
|
-----------tf_models/----WORKSPACE
|
-----official/
|
-----tutorials/
|
-----research/-------inception/-------------------WORKSPACE
|
-------------------inception/--------BUILD
|
---------inception_train.py
|
---------inception_model.py
|
---------inception_eval.py
|
---------inception_distributed_train.py
解读：
项目文件夹名称为"tf_serving",WORKSPACE文件放在"tf_serving"项目文件夹的根目录
*************************************************************************
tf_serving/WORKSPACE解读：
*************************************************************************
#声明工作空间名称，与项目名称一致
workspace(name = "tf_serving")
#声明本地仓库'tensorflow'的名称及路径
local_repository(name = "org_tensorflow", path = "tensorflow",)
#声明io_bazel_rules_closure
http_archive(……)
#把新的Tensorflow Serving依赖加到workspace.bzl
load("//tensorflow_serving:workspace.bzl","tf_serving_workspace")
tf_serving_workspace()
#指定bazel最低要求版本
load("@org_tensorflow//tensorflow::workspace.bzl", "check_version")
check_version("0.5.4")*************************************************************************
tf_serving/tensorflow_serving/workspace.bzl解读：
*************************************************************************
#tensorFlow Serving外部依赖加载到WORKSPACE文件
load('@org_tensorflow//tensorflow::workspace.bzl', 'tf_workspace')
#此处是所有Tensorflow Serving的外部依赖。
#workspace_dir是Tensorflow Serving repo的绝对路径，如果是作为submodule
#连接，路径形式应该是'__workspace_dir__ + "serving"'
def tf_serving_workspace():
native.new_local_repository(
name = "inception_model",
path = "tf_models/research/inception",
build_file = "tf_models/research/inception/inception/BUILD",
)
tf_workspace(path_prefix = "", tf_repo_name = "org_tensorflow")
#gRPC依赖
native.bind(
name = "libssl",
actual = "@boringssl//:ssl",
)
native.bind(
name = "zlib",
actual = "@zlib_archive//:zlib")*************************************************************************
tf_serving/tensorflow_serving/BUILD解读：
*************************************************************************
# Tensorflow serving描述 package( default_visibility=["//tensorflow_serving:internal"], ) licenses(["notice"]) exports_files(["LICENSE"]) #开放源代码标记 package_group( name = "internal", package = [ "//tensorflow_serving/...", ], ) filegroup( name = "all_files", srcs = glob( ["**/*"], exclude = [ "**/METADATA", "**/OWNERS", "g3doc/sitemap.md", ], ), )
*************************************************************************
tf_serving/tensorflow/tensorflow/workspace.bzl解读：
*************************************************************************
# 可以在WORKSPACE文件中加载的Tensorflow外部依赖 load(……) def _is_windows(): …… def _get_env_var(): …… # 从'native.bazel_version'中解析bazel版本字符串 def _parse_bazel_version(): …… # 检查正在使用指定版本的bazel def check_version(): …… # 支持将Tensorflow作为submodule的临时工作区 def _temp_workaround_http_archive_impl(): …… # 如果非零code退出，则执行指定参数的命令并调用'fail' def _execute_and_check_ret_code(): …… # 在仓库根目录应用补丁文件 def _apply_patch(): …… # 下载仓库，在根节点应用补丁 def _patched_http_archive_impl(): …… # 如果Tensorflow连接为submodule，path_prefix不再使用 # tf_repo_name正在考虑中 def tf_workspace(): ……
*************************************************************************
tf_serving/tensorflow/tensorflow/BUILD解读：
*************************************************************************
package(default_visibility = [":internal"])
licenses(["notice"])
exports_files([
"LICENSE",
"ACKNOWLEDGMENTS",
# leakr文件用于//third_party/cloud_tpu
"leakr_badwords.dic",
"leakr_badfiles.dic",
])
load("//tensorflow:tensorflow.bzl", "tf_cc_shared_object")
load("//tensorflow/core:platform/default/build_config.bzl",
"tf_additional_binary_deps",
)
# 各种config setting
config_setting()
package_group()
filegroup()
py_library()
filegroup(
name = "all_opensource_files",
data = [
":all_files",
"//tensorflow/c:all_files",
"//tensorflow/cc:all_files",
……],
visibility = [':__subpackages__'],
)
load("//third_party/mkl:build_defs.bzl",
"if_mkl",
)
filegroup(
name = "intel_binary_blob",
data = if_mkl(
[
"//third_party/mkl:intel_binary_blob",
],
),
)
filegroup(
name = "docs_src",
data = glob(["docs_src/**/*.md"]),
)
tf_cc_shared_object(
……
)以上是关于win7 64位系统上虚拟机安装win server2012R2时报错0xc000035a的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
win10 64位自带虚拟机装好win7系统后启动不了怎么解决
SQLServer2000在64位win7系统中如何安装？ 具体步骤？