w tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] could not load dynamic library 'cudnn64_8.dll'; dlerror: cudnn64_8.dll not found

### 回答1：
这是一个TensorFlow的错误信息，意思是无法加载动态库'cudnn64_8.dll'，并且提示该文件未找到。这通常是由于缺少CUDA和cuDNN库或者版本不匹配所导致的。需要安装相应的CUDA和cuDNN库，并且确保版本匹配才能解决这个问题。

### 回答2：
这个报错信息出现在使用 TensorFlow 深度学习库训练模型时，通常是由于缺少或不正确安装 NVIDIA cuDNN 库导致的。cuDNN 是 NVIDIA 提供的深度神经网络加速库，可以提高深度学习模型计算速度，需要与 CUDA 配合使用。

首先，要检查是否已正确安装 CUDA 和 cuDNN。通常建议使用 NVIDIA 官方提供的 CUDA 和 cuDNN 版本进行安装。若已正确安装，需要设置环境变量，包括设置 CUDA_PATH、CUDNN_HOME、PATH 等变量。

如果确保已正确安装 CUDA 和 cuDNN，并设置了正确的环境变量，仍然出现这个错误，可以检查 cudnn64_8.dll 文件是否在系统的 PATH 路径中，或者重新安装 CUDA 和 cuDNN 库。

另外，还需要注意 TensorFlow 版本与 CUDA、cuDNN 版本的兼容性。要确保 TensorFlow 支持所使用的 CUDA 和 cuDNN 版本，并相应地设置环境变量。

总之，出现这个报错一般是因为缺少或不正确安装 cuDNN 库，需要仔细检查环境变量设置和库的安装情况。

### 回答3：
这个错误信息表示 TensorFlow 在加载 CUDA 深度学习库时遇到了问题，具体地说是找不到 cudnn64_8.dll 库文件。cudnn64_8.dll 是 NVIDIA 提供的针对深度学习加速的库文件，而 TensorFlow 则是基于 CUDA 和 cudnn 进行开发的。

出现此错误信息可能有多种原因，可以尝试以下方法：

1. 确认是否已经安装了 CUDA 和 cuDNN 并添加环境变量。cuda 和 cudnn 支持不同的版本，需要结合自己的 GPU、Python、操作系统及 TensorFlow 版本进行选择。

2. 检查相关库文件是否存在，例如 cudnn64_8.dll 库文件是否在相应的文件路径下。

3. 可以尝试升级或降级 cuda 和 cudnn 的版本，以适配 TensorFlow 的版本。

4. 检查相关驱动是否安装或安装正确，如显卡驱动等。

5. 如果是在 conda 环境下，可以尝试重新创建环境或卸载重装部分包/环境。

6. 如果以上方法均无法解决问题，可以尝试在 TensorFlow 论坛或 GitHub 上提出问题，获取更多的帮助。

总之，解决此问题需要对 TensorFlow、CUDA、cuDNN、环境变量、驱动等多个方面进行深入的理解和排查。