解决Could not load dynamic library ‘cudnn64_7.dll‘； dlerror cudnn64_7.dll not found

2024-04-21 10:03:10

解决Could not load dynamic library ‘cudnn64_7.dll’; dlerror: cudnn64_7.dll not found

如果你使用的是tensorflow或其他深度学习框架，发现报错没发现cudnn64_7.dll，文件可以去英伟达那里下载相应的文件包。地址：
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download#a-collapse765-101.
不过要注册账号，还要验证。
全部版本下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

本人自己下了一个：
https://download.csdn.net/download/qq_43203949/12838865.
可以拿去用。

1.注意事项

本人提供的是cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.5.32.zip。

也就是说是在

CUDA runtime：10.1

window10

cudnn=7.6.5.32

下压缩包，请注意自己的版本号，版本号不同可能会出错。

2.解决办法

现在就教你们解决办法，首先把包下载下来先，然后解压。解压后文件夹cuda里面会有这三个文件夹，里面的文件对应电脑中相应的CUDA的文件夹中的文件。

然后到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA目录下

可以发现本机的cuda版本文件夹，我这里的是v10.1所以我下载的也是v10.1版本的cudnn，然后进入到文件夹中

因为我们这里缺失的是cudnn64_7.dll文件，打开刚刚解压的文件夹cuda，把目录bin中的cudnn64_7.dll拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin文件夹下即可。（请对应自己我文件路径）

3.验证

现在就剩下验证文件是否成功加载了，进入pycharm,运行以下代码。

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print(tf.test.is_gpu_available())

如果你成功打印出True，或者在红色字体的执行报告中发现，那个我就要恭喜你成功解决问题啦！！！

你成功打印出True，或者在红色字体的执行报告中发现，那个我就要恭喜你成功解决问题啦！！！

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