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这篇CFSDN的博客文章tensorflow-gpu安装的常见问题及解决方案由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
装tensorflow-gpu的时候经常遇到问题，自己装过几次，经常遇到相同或者类似的问题，所以打算记录一下，也希望对其他人有所帮助 。
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安装完之后会用import tensorflow看是否安装成功，结果报错，主要有碰到下面两大类报错信息:
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报错信息里面有大量的pywrap_xxx相关的脚本报错:
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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: 找不到指定的模块。
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这类错误出现的最多，主要有几大类原因:
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这个是自己第一次装的时候碰到的，下载 vc_redist.x64.exe 安装之后就ok了 。
再生波澜 。
自己今天再装的时候，下载下来发现安装不了，看日志是说我的vs版本比较新，所以不能装。这个时候可以可以看看自己本机的system32下面有没有MSVCP140.DLL这个文件 。
其他解决方案 。
有些网友说用的比较新的tensorflow，装了2017的Redistributable包就好了，你也可以试试 。
我再装完2017的包之后，并且检查自己系统中已经有了MSVCP140.DLL文件依旧报同样的错误 。
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这个问题也是非常多的，我装了很多次的cuda基本上没有安装失败过，但是遇到和cudnn版本不一致的情况。因为下载的cuda默认是最新版本的cuda10.0，而我下载的cudnn当时用的旧的，也就是给cuda9.0的，所以后面换了一下也就解决问题了 。
cuda下载 。
我这里默认点完自己系统的配置（win10x64）得到的是最新的cuda10-win10，可以点击最右边的Legacy Releases看到更早一点的版本 。
cuda安装和验证 。
一路next貌似没遇到过啥问题 。
验证的话：在命令行下面输入nvcc -V，看是否OK 。
另外sample下面的两个是deviceQuery.exe和bandwidthTest.exe执行都没有出现问题过 。
cudnn下载 。
要登录nvidia developer账号 。
点开最下面的Archived cuDNN Releases可以看到更多的版本，因为我下载的是cuda-9.0，稳妥起见，我下载的cudnn版本是：Download cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 9.0 。
按照道理来讲这里的Download cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 9.0应该也可以，下次验证再确认一下.
cudnn安装 。
在下载的页面可以打开Installation-Guide看一下windows的cudnn安装指南，主要有以下操作 。
（1）把解压缩的cudnn下面的bin、lib和include三个文件夹下面的文件拷贝到cuda安装的目录下面同名的目录下面 。
cuda路径：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 。
（2）把CUDA路径添加到环境变量的CUDA_PATH中 。
cuda本书在安装的时候会把cuda的安装路径添加的环境变量的path中（注意：是在path的最前面，不容易看到），所以不必自己把cuda的路径添加到path中 。
这里自己是把解压后的cudnn放到d盘，比如：D\cuda，然后把D:\cuda\bin放到了path中，因为网上有些人是这样建议的。但是看cudn的安装指南并没有提及到，所以感觉应该不需要 。
很遗憾的是，今天保证这里版本一直之后，还是依旧报 = = 。
（3）tensorflow-gpu版本不一致 。
安装tensorflow-gpu的时候一般都是用的默认指令:
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pip install --upgrade tensorflow-gpu
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结果是会把tensorflow-gpu的最新版本装上，我的版本情况如下:
（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，但是我装的是9.0，所以我把tensorflow-gpu装到1.12.0，然后完美解决问题了。_ 。
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pip uninstall
tensorflow-gpu==1.13.0
pip install tensorflow-gpu==1.12.0
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这里说明tensorflow-gpu1.13.0估计是用了最新的cuda版本中的内容，也算是版本不一致了.
如果跟我一样，上面的问题都解决了，那就看看是不是这里版本太新或者太旧了。这里有个插曲，因为我开始不小心把1.12.0输成了1.2.0，结果还是不行，没注意结果纯粹浪费了一段时间.
（4）其他python库版本问题等 。
网上有些人还遇到numpy等python库版本等的问题，我倒是没遇到，因为安装tensorflw-gpu的时候会把相关的依赖包都给下载下来 。
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报错信息如下有graph_xxx相关的脚本报错:
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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。
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这个我碰到过两次，都是protobuf的版本高了的缘故，网上搜到的也是这个原因，把protobuf的版本从3.6.1降到3.6.0解决 。
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pip list
pip uninstall protobuf
pip install protobuf==3.6.0
pip list
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参考 。
[1]import error: load dll failed 。
总结 。
以上所述是小编给大家介绍的tensorflow-gpu安装的常见问题及解决方案，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对我网站的支持！如果你觉得本文对你有帮助，欢迎转载，烦请注明出处，谢谢！ 。
原文链接：https://blog.csdn.net/pkxpp/article/details/88925868 。
最后此篇关于tensorflow-gpu安装的常见问题及解决方案的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于tensorflow-gpu安装的常见问题及解决方案的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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