【问题标题】:I'm having trouble running Tensorflow-gpu in my Windows 10我在 Windows 10 中运行 Tensorflow-gpu 时遇到问题
【发布时间】:2020-01-18 01:17:27
【问题描述】:

我有一个 GTX 1650 和一个 Windows 10。我为 CUDA 10.1 下载了 CUDA 10.1 和 cuDNN v7.6.4(2019 年 9 月 27 日)。完成教程后,我按照教程中的说明进行操作。

完成后我运行了一个脚本来检查:

from tensorflow.python.client import device_lib

print(device_lib.list_local_devices())

我收到以下错误:

Traceback(最近一次调用):文件“C:\Users\prono\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow.py”, 第 58 行,在 从 tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal 导入 * 文件“C:\Users\prono\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow_internal.py”, 第 28 行,在 _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper() 文件“C:\Users\prono\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow_internal.py”, 第 24 行,在 swig_import_helper 中 _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description) 文件 “C:\Users\prono\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\imp.py”,第 243 行,在 加载模块 return load_dynamic(name, filename, file) 文件“C:\Users\prono\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\imp.py”,第 343 行,在 load_dynamic return _load(spec) ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

在处理上述异常的过程中,又发生了一个异常:

Traceback(最近一次调用最后一次):文件“pypy.py”,第 1 行,在 从 tensorflow.python.client 导入 device_lib 文件“C:\Users\prono\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow__init__.py”, 第 101 行,在 从 tensorflow_core 导入 * 文件“C:\Users\prono\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow_core__init__.py”, 第 40 行,在 从 tensorflow.python.tools 导入 module_util 作为 _module_util 文件 "C:\Users\prono\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow__init__.py", 第 50 行,在 getattr 中 模块 = self._load() 文件 "C:\Users\prono\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow__init__.py", 第 44 行,在 _load 中 module = _importlib.import_module(self.name) 文件 "C:\Users\prono\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\importlib__init__.py", 第 126 行,在 import_module 中 return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level) 文件 "C:\Users\prono\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow_core\python__init__.py", 第 49 行,在 从 tensorflow.python 导入 pywrap_tensorflow 文件“C:\Users\prono\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow.py”, 第 74 行,在 raise ImportError(msg) ImportError: Traceback (最近一次调用最后一次): 文件 "C:\Users\prono\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow.py", 第 58 行,在 从 tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal 导入 * 文件“C:\Users\prono\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow_internal.py”, 第 28 行,在 _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper() 文件“C:\Users\prono\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow_internal.py”, 第 24 行,在 swig_import_helper 中 _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description) 文件 “C:\Users\prono\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\imp.py”,第 243 行,在 加载模块 return load_dynamic(name, filename, file) 文件“C:\Users\prono\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\imp.py”,第 343 行,在 load_dynamic return _load(spec) ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

无法加载原生 TensorFlow 运行时。

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

出于一些常见原因和解决方案。寻求帮助时,在此错误消息上方包含整个堆栈跟踪。

附:这是我第一次发帖,如有不清楚的地方请见谅。我只是不知道要添加什么

【问题讨论】:

    标签: python-3.x tensorflow


    【解决方案1】:

    对于 Windows 10:

    https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html

    对于 ubuntu 18.04,请查看我的 cuda 安装手册:

    https://gist.github.com/sailfish009/2f542992a67da726f41dcc9692da3f56

    --

    https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22794

    我在 Windows 10 上尝试使用 tensorflow-gpu 时遇到了同样的问题。 因为我无法让它在 cuDNN10 上工作..我选择了 9 使用...

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

    你也可以查看全文 https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/The-Best-Way-to-Install-TensorFlow-with-GPU-Support-on-Windows-10-Without-Installing-CUDA-1187/

    感谢唐纳德·金霍恩博士

    【讨论】:

    • 谢谢,我去看看
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