(Tensorflow-GPU) 导入 tensorflow ImportError: 找不到 'cudnn64_7.dll'

Question

在 anaconda 下创建 tensorflow 环境后，我安装了 tensorflow-gpu。 然后我试图导入 tensorflow 以验证它是否正确安装，但出现此错误：

ImportError: Could not find 'cudnn64_7.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Note that installing cuDNN is a separate step from installing CUDA, and this DLL is often found in a different directory from the CUDA DLLs. You may install the necessary DLL by downloading cuDNN 7 from this URL: https://developer.nvidia.com/cudnn

设置是：

NVIDIA GTX 1080
CUDA 9.0
cuDNN 6.0
tensorflow-gpu 1.5

环境变量是：

CUDA_PAT: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0
CUDA_PATH_V9_0: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

%Path% 变量是：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\libnvvp
C:\Users\yshen\AppData\Local\cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0\cuda\bin

很明显我安装了cuDNN6.0，不知道为什么错误显示“找不到'cudnn64_7.dll'”。 为什么它会自动搜索 cudnn64_7.dll 而不是 cudnn64_6.dll？

Answer 1

另外，当我安装TensorFlow 1.8时出现以下错误。 我有 Anaconda 环境。

“导入错误：找不到‘cudnn64_7.dll’”

但是在我安装了Nvidia cuDNN v7.1.3 （2018 年 4 月 17 日）之后，对于CUDA 9.0 ，一切都开始工作了。 请注意，需要注册为 Nvidia 开发人员才能下载安装包。

然后，只需按照页面中的说明进行操作： cudnn-install

对于 Windows：

3.3. 在 Windows 上安装 cuDNN

以下步骤描述了如何构建 cuDNN 依赖程序。 在以下部分：

-您的 CUDA 目录路径称为C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v9.0

-您的 cuDNN 目录路径称为<installpath>

1. 导航到包含cuDNN <installpath>目录。

2. 解压缩 cuDNN 包。 -cudnn-9.0-windows7-x64-v7.zip或-cudnn-9.0-windows10-x64-v7.zip

3. 将以下文件复制到 CUDA Toolkit 目录中。

   • 将<installpath>\\cuda\\bin\\cudnn64_7.dll到C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v9.0\\bin 。
   • 将<installpath>\\cuda\\ include\\cudnn.h到C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v9.0\\include 。
   • 将<installpath>\\cuda\\lib\\x64\\cudnn.lib到C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v9.0\\lib\\x64 。

4. 设置以下环境变量以指向 cuDNN 所在的位置。 要访问$(CUDA_PATH)环境变量的值，请执行以下步骤：

   • 从“开始”菜单打开命令提示符。
   • 输入Run 并按Enter 键。
   • 发出控制sysdm.cpl命令。
   • 选择窗口顶部的高级选项卡。
   • 单击窗口底部的环境变量。
   • 确保设置了以下值： 变量名称： CUDA_PATH变量值： C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v9.0

5. 在 Visual Studio 项目中包含 cudnn.lib。

   • 打开 Visual Studio 项目并right-click project name 。
   • 单击Linker > Input > Additional Dependencies 。
   • 添加cudnn.lib并单击OK 。

Answer 2

根据您之前的回答，您似乎发现预构建的 tensorflow-gpu 1.5 与 CUDA 9.0 + CudNN 6.0 不兼容。 如果您想使用 tensorflow-gpu 1.5，您的答案有两种可能的解决方案：

1、将你的CUDA工具链升级到CUDA 9.0+Cudnn 7.0（目前CUDA 9.0为Cudnn 7.0.5）。

2、为CUDA 9.0 + cudnn 6.0重新编译tensorflow-gpu 1.5 target。

我建议选择第一个选项以方便。 但是tensorflow 1.5的官网并不否认选项2的可能性： https : //github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.5.0

Answer 3

就我而言，我需要安装此处链接的旧 cuDNN 库

Answer 4

只需提出解决方案：

我检查了 \\tensorflow\\python\\platform\\build_info.py 并发现：

msvcp_dll_name = 'msvcp140.dll'
cudart_dll_name = 'cudart64_90.dll'
cuda_version_number = '9.0'
nvcuda_dll_name = 'nvcuda.dll'
cudnn_dll_name = 'cudnn64_7.dll'
cudnn_version_number = '7'

它假设 cudnn 版本是 7。所以只需要将其更正为：

cudnn_dll_name = 'cudnn64_6.dll'
cudnn_version_number = '6'