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基本信息

tensorflow-gpu
pip安裝（virtualenv等虛擬安裝實(shí)質(zhì)也是pip安裝，只是建了個(gè)獨(dú)立的環(huán)境，不會(huì)影響系統(tǒng)環(huán)境，查問(wèn)題比較容易，最多重新再創(chuàng)建一個(gè)干凈的環(huán)境再來(lái)）

安裝完之后會(huì)用import tensorflow看是否安裝成功，結(jié)果報(bào)錯(cuò)，主要有碰到下面兩大類報(bào)錯(cuò)信息：

1.ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模塊之pywrap_tensorflow.py

報(bào)錯(cuò)信息里面有大量的pywrap_xxx相關(guān)的腳本報(bào)錯(cuò)：

									Traceback (most recent call last):

									 File "E:\study\machinelearning\ENV\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>

									 from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *

									 File "E:\study\machinelearning\ENV\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>

									 _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()

									 File "E:\study\machinelearning\ENV\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:\study\machinelearning\ENV\lib\imp.py", line 242, in load_module

									 return load_dynamic(name, filename, file)

									 File "E:\study\machinelearning\ENV\lib\imp.py", line 342, in load_dynamic

									 return _load(spec)

									ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模塊。

這類錯(cuò)誤出現(xiàn)的最多，主要有幾大類原因：

（1）Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3 沒(méi)有裝

這個(gè)是自己第一次裝的時(shí)候碰到的，下載 vc_redist.x64.exe 安裝之后就ok了

再生波瀾

自己今天再裝的時(shí)候，下載下來(lái)發(fā)現(xiàn)安裝不了，看日志是說(shuō)我的vs版本比較新，所以不能裝。這個(gè)時(shí)候可以可以看看自己本機(jī)的system32下面有沒(méi)有MSVCP140.DLL這個(gè)文件

其他解決方案

有些網(wǎng)友說(shuō)用的比較新的tensorflow，裝了2017的Redistributable包就好了，你也可以試試

我再裝完2017的包之后，并且檢查自己系統(tǒng)中已經(jīng)有了MSVCP140.DLL文件依舊報(bào)同樣的錯(cuò)誤

（2）cuda和cudnn版本不一致

這個(gè)問(wèn)題也是非常多的，我裝了很多次的cuda基本上沒(méi)有安裝失敗過(guò)，但是遇到和cudnn版本不一致的情況。因?yàn)橄螺d的cuda默認(rèn)是最新版本的cuda10.0，而我下載的cudnn當(dāng)時(shí)用的舊的，也就是給cuda9.0的，所以后面換了一下也就解決問(wèn)題了

cuda下載

tensorflow-gpu安裝的常見(jiàn)問(wèn)題及解決方案

我這里默認(rèn)點(diǎn)完自己系統(tǒng)的配置（win10x64）得到的是最新的cuda10-win10，可以點(diǎn)擊最右邊的Legacy Releases看到更早一點(diǎn)的版本

cuda安裝和驗(yàn)證

一路next貌似沒(méi)遇到過(guò)啥問(wèn)題

驗(yàn)證的話：在命令行下面輸入nvcc -V，看是否OK

另外sample下面的兩個(gè)是deviceQuery.exe和bandwidthTest.exe執(zhí)行都沒(méi)有出現(xiàn)問(wèn)題過(guò)

cudnn下載

要登錄nvidia developer賬號(hào)

tensorflow-gpu安裝的常見(jiàn)問(wèn)題及解決方案

點(diǎn)開(kāi)最下面的Archived cuDNN Releases可以看到更多的版本，因?yàn)槲蚁螺d的是cuda-9.0，穩(wěn)妥起見(jiàn)，我下載的cudnn版本是：Download cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 9.0

按照道理來(lái)講這里的Download cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 9.0應(yīng)該也可以，下次驗(yàn)證再確認(rèn)一下。

cudnn安裝

在下載的頁(yè)面可以打開(kāi)Installation-Guide看一下windows的cudnn安裝指南，主要有以下操作

（1）把解壓縮的cudnn下面的bin、lib和include三個(gè)文件夾下面的文件拷貝到cuda安裝的目錄下面同名的目錄下面

cuda路徑：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

（2）把CUDA路徑添加到環(huán)境變量的CUDA_PATH中

tensorflow-gpu安裝的常見(jiàn)問(wèn)題及解決方案

cuda本書(shū)在安裝的時(shí)候會(huì)把cuda的安裝路徑添加的環(huán)境變量的path中（注意：是在path的最前面，不容易看到），所以不必自己把cuda的路徑添加到path中

這里自己是把解壓后的cudnn放到d盤，比如：D\cuda，然后把D:\cuda\bin放到了path中，因?yàn)榫W(wǎng)上有些人是這樣建議的。但是看cudn的安裝指南并沒(méi)有提及到，所以感覺(jué)應(yīng)該不需要

很遺憾的是，今天保證這里版本一直之后，還是依舊報(bào) = =

（3）tensorflow-gpu版本不一致

安裝tensorflow-gpu的時(shí)候一般都是用的默認(rèn)指令：

1	`pip install --upgrade tensorflow-gpu`

結(jié)果是會(huì)把tensorflow-gpu的最新版本裝上，我的版本情況如下：

（1）python：3.6.0 （2）cuda-9.0 （3）cudnn-7.0 （4）tensorflow-gpu-1.13.0

最新的cuda是10.0了，但是我裝的是9.0，所以我把tensorflow-gpu裝到1.12.0，然后完美解決問(wèn)題了。_

									pip uninstall 

									tensorflow-gpu==1.13.0

									pip install tensorflow-gpu==1.12.0

這里說(shuō)明tensorflow-gpu1.13.0估計(jì)是用了最新的cuda版本中的內(nèi)容，也算是版本不一致了。

如果跟我一樣，上面的問(wèn)題都解決了，那就看看是不是這里版本太新或者太舊了。這里有個(gè)插曲，因?yàn)槲议_(kāi)始不小心把1.12.0輸成了1.2.0，結(jié)果還是不行，沒(méi)注意結(jié)果純粹浪費(fèi)了一段時(shí)間。

（4）其他python庫(kù)版本問(wèn)題等

網(wǎng)上有些人還遇到numpy等python庫(kù)版本等的問(wèn)題，我倒是沒(méi)遇到，因?yàn)榘惭btensorflw-gpu的時(shí)候會(huì)把相關(guān)的依賴包都給下載下來(lái)

2.TensorFlow pip installation issue: cannot import name 'descriptor'之graph_pb2.py

報(bào)錯(cuò)信息如下有g(shù)raph_xxx相關(guān)的腳本報(bào)錯(cuò)：

									Traceback (most recent call last):

									 File "<stdin>", line 1, in <module>

									 File "F:\study\machinelearning\ENV\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 24, in <module>

									 from tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable=unused-import

									 File "F:\study\machinelearning\ENV\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 59, in <module>

									 from tensorflow.core.framework.graph_pb2 import *

									 File "F:\study\machinelearning\ENV\lib\site-packages\tensorflow\core\framework\graph_pb2.py", line 6, in <module>

									 from google.protobuf import descriptor as _descriptor

									 File "F:\study\machinelearning\ENV\lib\site-packages\google\protobuf\descriptor.py", line 47, in <module>

									 from google.protobuf.pyext import _message

									ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程序。

這個(gè)我碰到過(guò)兩次，都是protobuf的版本高了的緣故，網(wǎng)上搜到的也是這個(gè)原因，把protobuf的版本從3.6.1降到3.6.0解決

									pip list

									pip uninstall protobuf

									pip install protobuf==3.6.0

									pip list

參考

[1]import error: load dll failed

總結(jié)

以上所述是小編給大家介紹的tensorflow-gpu安裝的常見(jiàn)問(wèn)題及解決方案，希望對(duì)大家有所幫助，如果大家有任何疑問(wèn)請(qǐng)給我留言，小編會(huì)及時(shí)回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對(duì)服務(wù)器之家網(wǎng)站的支持！如果你覺(jué)得本文對(duì)你有幫助，歡迎轉(zhuǎn)載，煩請(qǐng)注明出處，謝謝！

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