在 Windows 上，运行“import tensorflow”会生成 No module named “_pywrap_tensorflow”错误

Posted 2023-02-16

【中文标题】在 Windows 上，运行“import tensorflow”会生成 No module named “_pywrap_tensorflow”错误

【英文标题】：On Windows, running "import tensorflow" generates No module named "_pywrap_tensorflow" error

【发布时间】：2017-06-20 01:07:45

【问题描述】：

在 Windows 上，TensorFlow 在执行import tensorflow 语句后报告以下一个或两个错误：

No module named "_pywrap_tensorflow" DLL load failed.

【参考方案1】：

任一错误表示你的系统没有安装MSVCP140.DLL， TensorFlow 需要的。

修复此错误：

确定MSVCP140.DLL 是否在您的%PATH% 变量中。 如果MSVCP140.DLL 不在您的%PATH% 中，请安装 Visual C++ 2015 redistributable（x64 版本），其中包含此 DLL。

【讨论】：

这可能会或可能不会解决他的问题（取决于 CPU 与 GPU），虽然需要 windows dll，但它也可能是另一个问题 - 请参阅下面的答案。我对 windows dll 没有任何问题，但对 cuDNN v6.0 有问题

您可以通过在命令提示符下键入以下内容来检查 MSVCP140.dll 是否在您的路径中： where MSVCP140.DLL

该链接将您带到 2010 版本。我们的目标是 2015 年还是 2010 年版本？

In my case (TF 2.5.0) 缺少一个不同的 DLL vcruntime140_1.dll - 但感谢您的回答，它给了我一个线索！

【参考方案2】：

TensorFlow 需要MSVCP140.DLL，您的系统上可能没有安装它。 要解决它，请打开终端输入或粘贴此链接：

C:\> pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 

请注意，这是安装仅 CPU 版本的 TensorFlow。

【讨论】：

对于我的配置，有效的二进制文件是：storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/… -- 检查pypi.python.org/pypi/tensorflow 以获得可用的内置二进制文件。我检查了其中几个，直到“import tensorflow as tf”成功。

【参考方案3】：

找不到DLL。安装 Visual C++ 2015 redistributable 进行修复。

【讨论】：

不确定这是否准确地涵盖了它 - 取决于场景 - 请参阅上面与 cuDNN v6.0 相关的答案 - 也可能希望包含指向您提到的 lib 的链接（我将在这里做 @987654321 @ vs 这个快速的简介:)

【参考方案4】：

问题在于我的 cuDNN 库 - 无论出于何种原因 cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0 无法正常工作 - 我使用的是 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1 - 一切都好！

我的设置使用 Win10 64 和 Nvidia GTX780M：

通过检查你的系统/路径确保你有 lib MSVCP140.DLL - 如果没有得到它here 从 here 运行适用于 python 3.5.3-amd64 的 Windows 安装程序 - 不要尝试较新的版本，因为它们可能无法正常工作 从 here 获取适用于 CUDA 8.0 的 cuDNN v5.1 - 将其放在您的用户文件夹下或其他已知位置（您的路径中将需要它） 从here 获取 CUDA 8.0 x86_64 按预期设置 PATH 变量以指向 cuDNN 库和 python（python 路径应在 python 安装期间添加） 确保“.DLL”包含在您的 PATHEXT 变量中 如果你使用的是 tensorflow 1.3 那么你想使用 cudnn64_6.dll github.com/tensorflow/tensorflow/issues/7705

如果您运行 Windows 32，请务必获取上述文件的 32 位版本。

【讨论】：

这对大多数人来说可能很明显，但 CUDA DLL 是“cudnn64_5.dll”，它所在的文件夹需要在路径中......而不是父文件夹。我把它放在 '%USERPROFILE%\AppData\Local\cuda\bin;'

添加到 PATH 后，请记住关闭命令提示符并再次打开它。此外，值得在命令提示符中输入“cudnn64_5.dll”以确保路径设置正确。

我只花了 4 个小时调试这个，如果你使用的是 tensorflow 1.3 那么你想使用 cudnn64_6.dll github.com/tensorflow/tensorflow/issues/7705

Chris Barret 的评论解决了这个问题 - 如果您在 2017 年 8 月之后安装，您可能需要 cuDNN v6,0 而不是 5 或 7。

就我而言，python 3.5.4 也可以。在删除 vs17 并安装 Visual Studio 15（win10）之前，我无法安装 cuda 8.0。不得不一一查找并安装旧版本，真是可笑。

【参考方案5】：

cuDNN 导致了我的问题。 PATH 变量对我不起作用。我必须将我的 cuDNN 文件夹中的文件复制到受尊重的 CUDA 8.0 文件夹结构中。

【参考方案6】：

问题在于我的 cuDNN 库。在 Windows PATH 中添加 cuDNN DLL（不是 LIB 文件）的目录（可能是 bin 文件夹）后，我能够运行 the test code。

作为参考，我使用 PIP 和我的操作系统从源安装了 TensorFlow：Windows 7 和 IDE：Visual Studio 2015。

【参考方案7】：

在我的情况下，/bin 文件夹中的“cudnn64_6.dll”文件必须重命名为“cudnn64_5.dll”才能消除错误。我轻松地花了两个小时来解决这个问题，并严格按照官方安装指南进行操作。通过 pip（官方支持）和 conda（社区支持）安装也是如此。

【讨论】：

这是我的情况。 TensorFlow 需要“cuDNN v5.1”，但如果您安装 cuDNN v6.0，则 cudnn dll 文件的文件名将是 cudnn64_6.dll 而不是 cudnn64_5.dll。

如果你使用的是 tensorflow 1.3 那么你想使用 cudnn64_6.dll github.com/tensorflow/tensorflow/issues/7705

我使用的是 tensorflow 1.3，我必须从 cudnn64_7.dll（现在的最新版本）更改为 cudnn64_6.dll，正如 @ChrisBarrett 所说的那样才能正常工作。

在 tensorflow 1.3 和 cudNN 7 的情况下，同样将 cudnn64_7.dll 重命名为 cudnn64_6.dll 会有所帮助。

【参考方案8】：

对我来说问题是 cuDNN 库不符合显卡的要求。我下载了 6.0 版本，但我的 GTX980ti 但 nvidia 网站上推荐的计算能力是 5.1（http://developer.nvidia.com/cuda-gpus）所以我下载了 5.1 并替换了 6.0 版本，一旦我完成它就开始工作了。

【参考方案9】：

我在 AMD cpu 上安装了 Win7 Pro 64 位，没有 gpu。我按照https://www.tensorflow.org/install/install_windows 的“使用本机 pip 安装”下的说明进行操作。安装步骤顺利，但尝试导入 tensorflow 却产生了臭名昭著的问题：

ImportError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'

这似乎是许多不相关的事情可能出错的情况之一，具体取决于配置，所有这些都会级联到相同的错误。

就我而言，安装 MSVCP140.DLL 就是答案。

如果你已经有MSVCP140.DLL

你有一个文件C:\Windows\System32\MSVCP140.DLL，并且 如果您有 64 位系统，那么您还有 C:\Windows\SysWOW64\MSVCP140.DLL。

我手动安装了它，这是不必要的（可再发行的不是整个 Visual C++ 开发的混乱，而且并不大）。使用此线程前面发布的链接进行安装：Visual C++ 2015 redistributable。

另外，我建议您覆盖 Python 的默认安装目录，并将其放在不在 C:\Program Files 下的任何位置，因为 Windows 会尝试在那里写保护文件，这会导致以后出现问题。

【参考方案10】：

人们可能想在 Windows 上保持 Powershell/cmd 处于打开状态。在我决定关闭并重新打开我的 Powershell 之前，我花了合理的时间才意识到我做的一切都是正确的。

【参考方案11】：

如果您尝试在 Windows 中安装 tensorflow GPU，您可以找到 this 简单有趣的教程。

注意：例如，如果您使用 PyCharm，则必须将解释器更改为创建的 conda 环境。

【参考方案12】：

经过反复试验，确保 VC++ 2015 Redistributable、cuDNN DLL 和所有其他依赖项都可以从 PATH 访问，它看起来像 Tensorflow GPU 仅适用于 Python 3.5.2（在撰写本文时）

所以如果你使用Anaconda

conda create -n tensorflow-gpu python=3.5.2 activate tensorflow-gpu pip install tensorflow-gpu

然后打开python解释器并验证

>>> import tensorflow as tf
>>> sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

找到具有属性的设备 0： 名称：GeForce 940M 主要：5 次要：0 memoryClockRate (GHz) 1.176 pciBusID 0000:06:00.0 总内存：2.00GiB 可用内存：1.66GiB

致谢：this neat guide

【参考方案13】：

对于每个 Tensorflow 的版本，它需要不同版本的 CuDnn。在www.tensorflow.org，他们在安装指南中没有提到这一点！

我的案例使用 tensorflow 版本 1.3，它使用 cuDNN 6。https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases。

请检查您的 tensorfow 版本和 cuDNN 版本是否匹配。

请设置cuDNN的路径环境，如果还是不行，请检查@Chris Han中的answer。

【参考方案14】：

使用 TensorFlow 1.3.0 版，您需要使用 Cudnn 6.0 而不是 Cudnn 5.0，因为 Cudnn 5.0 会出现此错误。不要忘记将路径变量添加到 Cudnn 6.0 中。使用 cudnn64_6.dll 您的 Tensorflow 可以正常工作。阅读下面的链接。 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/RELEASE.md#release-130

【参考方案15】：

我的两分钱：

我在尝试在 Windows 7 上正确安装 CUDA 8.0 时遇到很多问题。我安装了以前的版本，我想升级，所以我卸载了它并尝试安装 CUDA 8.0（用于 tensorflow 1.3）。每次安装都失败，我尝试降级到 CUDA 7.5 并且能够安装它，但是 tensorflow 存在大量问题（类似于此处描述的 PATH 问题）。长话短说：对我有用的是：

1) 卸载所有 NVIDIA 组件（显示图形驱动程序除外）

2) 下载 CUDA 工具包 8.0（和补丁）https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

3) 检查 CheckSum MD5（我使用了 MS https://www.microsoft.com/en-ca/download/confirmation.aspx?id=11533，但任何人都可以）以确保它们正常（由于我的 WiFi 路由器显然没有正确下载安装程序有好几次）。

4) 以 root 身份运行 CUDA 工具包安装程序

5) 下载 cudnn 8.0 v6 并将其位置添加到 PATH 变量https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

希望能帮助并避免一些头痛......

注意：这个脚本对我调试问题有很大帮助！ （谢谢你，先生） https://gist.github.com/mrry/ee5dbcfdd045fa48a27d56664411d41c

【参考方案16】：

我将尝试提供对我有用的解决方案。似乎有不同的问题会导致这种情况。

32 位软件适用于 64 位操作系统。我在我的 64 位操作系统中安装了 anaconda-3（32 位）。它工作得很好。我决定在我的机器上安装 tensorflow，但一开始它不会安装。我在使用 conda 环境安装 tensorflow 时遇到了这个错误。

解决方案是如果您运行的是 64 位操作系统，则安装 64 位 anaconda，如果是 32 位操作系统，则安装 32 位 anaconda。然后按照 tensorflow 网站中提到的 windows 标准程序（anaconda 安装）。这使得安装 tensorflow 没有任何问题成为可能。

【参考方案17】：

我的答案仅适用于 Windows 10 用户，因为我在 Windows 10 上尝试了以下操作。 扩展上面的一些答案，我建议这样做： 如果您使用的是 anaconda，那么您可以避免一切，只需使用命令安装 anaconda-navigator

conda install -c anaconda anaconda-navigator

然后您可以使用命令从命令提示符启动导航器

anaconda-navigator

运行此命令后，您将获得一个简单的 gui，您可以在其中创建虚拟环境，使用 python=3.5.2 创建环境并通过使用 gui 在搜索框中搜索模块来安装模块 tensorflow-gpu 或 tensorflow，它将还要注意为您安装正确的 cuda 文件。使用 anaconda navigator 是最简单的解决方案。

如果您不使用 anaconda，请注意以下事项

tensorflow-gpu 1.3 需要 python 3.5.2、cuda 开发工具包 8.0 和 cudaDNN 6.0，因此安装时请确保运行命令

pip install tensorflow-gpu==1.3

tensorflow-gpu 1.2.1 或更低版本需要 python 3.5.2、cuda 开发工具包 8.0 和 cudaDNN 5.1，因此安装时请确保运行命令

pip install tensorflow-gpu==1.2.1

以下是上述两个过程需要遵循的步骤 设置路径变量 您必须具有以下系统变量

CUDA_HOME = "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0"
CUDA_PATH = "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0"
CUDA_PATH_V8.0 = "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0"

PATHTEXT 必须包含“.DLL”以及其他扩展名

".COM;.EXE;.BAT;.CMD;.VBS;.VBE;.JS;.JSE;.WSF;.WSH;.MSC;.PY;.DLL"

还将以下内容添加到您的路径中

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\extras\CUPTI\libx64;
C:\Windows\SysWOW64;
C:\Windows\System32        

如果您遇到错误，您可以通过 mrry 下载运行以下代码，此代码将检查您的设置并告诉您是否有问题 https://gist.github.com/mrry/ee5dbcfdd045fa48a27d56664411d41c

参考资料： http://blog.nitishmutha.com/tensorflow/2017/01/22/TensorFlow-with-gpu-for-windows.html

以上参考非常有用。 请评论以改进此答案。 希望这会有所帮助，谢谢。

【讨论】：

anaconda 选项听起来不错，但是看着anaconda.org/anaconda/tensorflow-gpu windows 的 tensorflow-gpu 版本似乎是 1.1，有什么方法可以通过 anaconda 获得 1.3？

@ftiaronsem 如果您想要 1.3，则无法使用 anaconda-navigator 安装 1.3，然后按照参考链接并记下使用 cudaDNN 6.0

【参考方案18】：

tensorflow 1.3 还不支持 cuda 9.0。 我降级到 cuda 8.0，然后它就可以工作了。

【参考方案19】：

对于那些在旧硬件上运行的用户：

由于使用 tensorflow-gpu 1.6 的 CPU 较旧，您可能会遇到同样的错误。

如果您的 cpu 是 2011 年之前制造的，那么您的最大 tensorflow-gpu 版本是 1.5。

Tensorflow 1.6 要求您的 CPU 上有 AVX 指令。在此验证：Tensorflow Github docs

启用 AVX 的 CPU：Wiki AVX CPUs

我在 conda 环境中为 tensorflow 做了什么：

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu==1.5

【参考方案20】：

仅适用于 CPU 的 tensorflow：

---

我已经使用命令安装了 tensorflow：

pip3 install --upgrade tensorflow

这个安装了tensorflow 1.7 但无法从 withing python 3.6.5 amd64 导入张量流：

import tensorflow as tf

所以，我使用以下命令将 tensorflow 版本从 1.7 降级为 1.5：

pip3 install tensorflow==1.5

这卸载了以前的版本并安装了1.5。现在可以了。

看来，tensorflow 1.7 中需要我的CPU does not support AVX instruction 集

我在系统文件夹中有MSVCP140.DLL，在环境变量的PATHEXT 变量中有.DLL。

【讨论】：

我的系统：Windows 8.1，Python 3.6.5 64 位，无 GPU。

可能需要更新，因为从 2.0.0 版本开始，tensorflow-gpu 已集成到常规安装中 - 请参见此处：github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel 也许您想在这里考虑我的答案，其中不同之间的兼容性python和tensorflow版本解释：***.com/questions/45749992/…

【参考方案21】：

我在 Windows 系统上的 this post 中发布了解决“DLL 加载失败”问题的一般方法。供参考：

使用 DLL 依赖项分析器 Dependencies 分析 <Your Python Dir>\Lib\site-packages\tensorflow\python\_pywrap_tensorflow_internal.pyd 并确定确切丢失的 DLL（由 ? 旁边的 DLL）。 .pyd 文件的路径基于 TensorFlow 1.9 GPU 我安装的版本。我不确定名称和路径是否是 其他 TensorFlow 版本也一样。

查找缺少的 DLL 的信息并安装相应的软件包以解决问题。

【讨论】：

我喜欢这种方法，因为它明确显示了缺少哪些 dll。发现 tensorflow 1.11 正在寻找 CUDA 9 dll，似乎没有搜索 CUDA 10 库。

非常感谢您的建议！在我的机器上，问题是 tensorflow 正在寻找 CUDA takeit v9 附带的 DLL，但我安装了 CUDA toolkit v10

这非常有用。请注意，您必须选择文件名旁边的All files (*.*) 而不仅仅是exe files (*.exe, *.dll)。

很好的提示！ In my case 我发现我的 TF 2.5.0 安装要求额外的 vcruntime140_1.dll 超出通常在线记录的内容

【参考方案22】：

对于 2019 年发现这篇文章的人来说，这个错误也可能发生，因为 Python 3.7 版不支持 TensorFlow（参见https://www.tensorflow.org/install/pip）。因此，请检查 Python 版本：

python --version

如果大于3.6，应该降级到3.6。对于蟒蛇：

conda install python=3.6

然后，安装 TensorFlow。

pip install tensorflow

顺便说一句，我没有 GPU 版本，所以在我的案例中没有与 CUDA 相关的问题。

【讨论】：

我做了，我仍然有同样的问题

这适用于我的学生使用的两台不同的计算机。尝试上述解决方案后，我们仍然遇到问题。在您的情况下，可能是上述情况。

【参考方案23】：

在调查 [SO]: Error while training using the estimator API in tensorflow 时遇到了同样的问题（在 20190909）。

设置：

Win 10 x64 Python 3.7.3 (x64) TensorFlow-GPU 1.13.1 ([TensorFlow]: Install TensorFlow with pip)

错误：

[cfati@CFATI-5510-0:e:\Work\Dev\***\q057588589]> "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\Scripts\python.exe" -c "import tensorflow as tf"
Traceback (most recent call last):
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
    from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
    _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\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 "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\imp.py", line 242, in load_module
    return load_dynamic(name, filename, file)
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\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 "<string>", line 1, in <module>
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 24, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow  # pylint: disable=unused-import
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 49, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 74, in <module>
    raise ImportError(msg)
ImportError: Traceback (most recent call last):
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
    from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
    _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\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 "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\imp.py", line 242, in load_module
    return load_dynamic(name, filename, file)
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\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.

查看“故障”模块（感谢Dependency Walker），结果发现丢失的不是它本身，而是它的一些依赖项（cu*_100.dll 个文件）。

查看[SO]: Python Ctypes - loading dll throws OSError: [WinError 193] %1 is not a valid Win32 application (@CristiFati's answer)（末尾的结论部分）了解有关此类错误的更多详细信息。 我有一个较旧的 CUDA Toolkit 版本 (8)，因此，cu*_ 80.dll 个文件。

升级到 TensorFlow-GPU 1.14.0 ("e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\Scripts\python.exe" -m pip install --upgrade tensorflow-gpu)，使错误更清晰（也更短）：

[cfati@CFATI-5510-0:e:\Work\Dev\***\q057588589]> "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\Scripts\python.exe" -c "import tensorflow as tf"
Traceback (most recent call last):
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\site-packages\tensorflow\python\platform\self_check.py", line 75, in preload_check
    ctypes.WinDLL(build_info.cudart_dll_name)
  File "c:\install\x64\python\python\03.07.03\Lib\ctypes\__init__.py", line 356, in __init__
    self._handle = _dlopen(self._name, mode)
OSError: [WinError 126] The specified module could not be found

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 1, in <module>
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 28, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow  # pylint: disable=unused-import
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 49, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 30, in <module>
    self_check.preload_check()
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\site-packages\tensorflow\python\platform\self_check.py", line 82, in preload_check
    % (build_info.cudart_dll_name, build_info.cuda_version_number))
ImportError: Could not find 'cudart64_100.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Download and install CUDA 10.0 from this URL: https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive

步骤：

卸载任何 CUDA Toolkit 版本（可选） 安装[nVidia.Developer]: CUDA Toolkit 10.0 Archive

确保安装 v10.0

（

这个 TensorFlow-GPU 版本是针对 - 检查 [TensorFlow]: Build from source on Windows - GPU

)。我安装了 v10.1（这是最新的，也是回答时推荐的版本），并且 .dll 名称没有t 匹配 (cu*_101.dll)。由于我不想安装 v10.0，因此我为现有文件创建了一些 symlink（使用“正确”名称），并且它工作正常。但

请记住，这是不受支持的！！！您可能会遇到有趣的行为（包括崩溃）

。这是一个（蹩脚的）解决方法（gainarie） 此外，还需要

兼容

（意味着它适用于特定的 CUDA Toolkit 版本）cuDNN 版本 ([nVidia.Developer]: cuDNN Archive)。为了访问下载 URL，需要 nVidia 会员资格

经过上述步骤，并设置正确的路径，它工作：

[cfati@CFATI-5510-0:e:\Work\Dev\***\q057588589]> set PATH=%PATH%;%CUDA_PATH%\bin;f:\Install\x64\NVidia\GPU Computing Toolkit\cuDNN\7.6\bin

[cfati@CFATI-5510-0:e:\Work\Dev\***\q057588589]> "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\Scripts\python.exe" -c "import tensorflow;print(\"Success!!!\")"
Success!!!