裝tensorflow-gpu的時候經常遇到問題，自己裝過幾次，經常遇到相同或者類似的問題，所以打算記錄一下，也希望對其他人有所幫助

基本信息

tensorflow-gpu

pip安裝(virtualenv等虛擬安裝實質也是pip安裝，只是建了個獨立的環境，不會影響系統環境，查問題比較容易，最多重新再創建一個干凈的環境再來)

安裝完之后會用import tensorflow看是否安裝成功，結果報錯，主要有碰到下面兩大類報錯信息：

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

報錯信息里面有大量的pywrap_xxx相關的腳本報錯：

這類錯誤出現的最多，主要有幾大類原因：

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

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

再生波瀾

自己今天再裝的時候，下載下來發現安裝不了，看日志是說我的vs版本比較新，所以不能裝。這個時候可以可以看看自己本機的system32下面有沒有MSVCP140.DLL這個文件

其他解決方案

有些網友說用的比較新的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，并且檢查自己系統中已經有了MSVCP140.DLL文件依舊報同樣的錯誤

(2)cuda和cudnn版本不一致

這個問題也是非常多的，我裝了很多次的cuda基本上沒有安裝失敗過，但是遇到和cudnn版本不一致的情況。因為下載的cuda默認是最新版本的cuda10.0，而我下載的cudnn當時用的舊的，也就是給cuda9.0的，所以后面換了一下也就解決問題了

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

cuda安裝和驗證

一路next貌似沒遇到過啥問題

驗證的話：在命令行下面輸入nvcc -V，看是否OK

另外sample下面的兩個是deviceQuery.exe和bandwidthTest.exe執行都沒有出現問題過

要登錄nvidia developer賬號

點開最下面的Archived cuDNN Releases可以看到更多的版本，因為我下載的是cuda-9.0，穩妥起見，我下載的cudnn版本是：Download cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 9.0

按照道理來講這里的Download cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 9.0應該也可以，下次驗證再確認一下。

cudnn安裝

在下載的頁面可以打開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路徑添加到環境變量的CUDA_PATH中

cuda本書在安裝的時候會把cuda的安裝路徑添加的環境變量的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，因為網上有些人是這樣建議的。但是看cudn的安裝指南并沒有提及到，所以感覺應該不需要

很遺憾的是，今天保證這里版本一直之后，還是依舊報 = =

(3)tensorflow-gpu版本不一致

安裝tensorflow-gpu的時候一般都是用的默認指令：

結果是會把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，然后完美解決問題了。_

這里說明tensorflow-gpu1.13.0估計是用了最新的cuda版本中的內容，也算是版本不一致了。

如果跟我一樣，上面的問題都解決了，那就看看是不是這里版本太新或者太舊了。這里有個插曲，因為我開始不小心把1.12.0輸成了1.2.0，結果還是不行，沒注意結果純粹浪費了一段時間。

(4)其他python庫版本問題等

網上有些人還遇到numpy等python庫版本等的問題，我倒是沒遇到，因為安裝tensorflw-gpu的時候會把相關的依賴包都給下載下來

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

報錯信息如下有graph_xxx相關的腳本報錯：

這個我碰到過兩次，都是protobuf的版本高了的緣故，網上搜到的也是這個原因，把protobuf的版本從3.6.1降到3.6.0解決

參考

總結

以上所述是小編給大家介紹的tensorflow-gpu安裝的常見問題及解決方案，希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對服務器之家網站的支持！如果你覺得本文對你有幫助，歡迎轉載，煩請注明出處，謝謝！

原文鏈接：https://blog.csdn.net/pkxpp/article/details/88925868

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python3.6安装tensorflow gpu_tensorflow-gpu安装的常见问题及解决方案的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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