Could not load dynamic library ‘cudart64_100.dll‘
python代码报错
Could not load dynamic library 'cudart64_100.dll'; dlerror: cudart64_100.dll not found
2024-07-22 14:19:21.931639: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine.
1 原因
这个错误信息表明 TensorFlow 试图加载 CUDA 相关的动态链接库 `cudart64_100.dll`，但是没有找到这个文件。这通常发生在以下几种情况：
1. 没有安装 NVIDIA GPU 驱动：确保你的计算机上安装了 NVIDIA GPU 驱动，并且驱动版本与 CUDA 版本兼容。
2. CUDA 版本不匹配：`cudart64_100.dll` 通常与 CUDA 10.0 版本相关。确保你安装的 CUDA 版本与你的 TensorFlow 版本兼容。
3. 环境变量未设置：CUDA 相关的动态链接库需要在系统的环境变量中正确设置路径。
2 解决方案
以下是一些可能的解决方案：
1.检查 NVIDIA GPU 驱动
- 确保你的计算机有 NVIDIA GPU，并且安装了正确的驱动程序。
2.安装或更新 CUDA
- 如果你确实有 NVIDIA GPU 并且想要使用 GPU 加速，确保安装了正确版本的 CUDA。你可以从 [NVIDIA CUDA Toolkit](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit) 官方网站下载。
3.设置环境变量
- 如果你已经安装了 CUDA，确保将 CUDA 的 `bin` 目录添加到系统的 `PATH` 环境变量中。例如，如果你的 CUDA 安装在 `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0`，你可以将 `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin` 添加到 `PATH`。
在 Windows 上，你可以通过“系统属性”->“高级”->“环境变量”来添加。
使用 TensorFlow GPU 版本
- 确保你安装的 TensorFlow 版本是支持 GPU 的。你可以使用以下命令安装 TensorFlow GPU 版本：
```bash
pip install tensorflow-gpu
```
忽略 GPU 错误
- 如果你不需要使用 GPU 功能，可以忽略这个错误。TensorFlow 会回退到 CPU 模式。你可以在启动 TensorFlow 程序时设置环境变量：
```bash
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=""
```
或者在 Python 代码中设置：
```python
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = ""
```
检查 TensorFlow 版本
- 确保你安装的 TensorFlow 版本与 CUDA 版本兼容。你可以检查 TensorFlow 的官方文档，了解不同版本的 TensorFlow 支持的 CUDA 版本。
通过以上步骤，你应该能够解决或至少管理这个错误信息。如果你确实需要 GPU 支持，确保你的系统配置正确，并且所有相关软件都已正确安装。