importerror: ifcopenshell not built for 'windows\64bit\python3.7

这个错误是由于在Windows操作系统上使用64位Python 3.7时，导入ifcopenshell模块时出现的。出现这个错误的原因是ifcopenshell模块没有针对这个特定的操作系统和Python版本进行构建。

要解决这个问题，有几种可能的方法。首先，可以尝试升级或降级Python的版本，看看是否有针对特定版本的ifcopenshell模块可用。如果没有适用于64位Windows和Python 3.7的ifcopenshell模块，那么可以尝试切换到32位Python版本来解决这个问题。

另一种解决方法是尝试使用conda或pip等包管理工具来安装ifcopenshell模块，看看是否有针对64位Windows和Python 3.7的可用版本。有时候使用这些包管理工具可以方便地解决依赖关系和安装问题。

如果以上方法都不起作用，还可以考虑联系ifcopenshell模块的开发者或社区，寻求他们的帮助和支持。他们可能会提供相关的解决方案或者更新适用于特定环境的模块版本。

总之，解决importerror: ifcopenshell not built for 'windows\64bit\python3.7'的方法包括尝试更改Python版本、使用包管理工具安装模块，以及寻求开发者或社区的支持。希望这些方法能够帮助您解决这个问题。

相关问题

importerror: could not find 'cudart64_100.dll'.

"ImportError: could not find 'cudart64_100.dll'" 通常出现在使用 NVIDIA 的 CUDA 编程时。这是因为在 CUDA 编程中，需要连接名为 'cudart64_100.dll' 的动态链接库文件，该文件是支持CUDA的库。 如果系统中不存在该文件，则会出现此错误。

要解决此问题，需要安装 CUDA 工具包并添加环境变量。首先，请访问 NVIDIA 官网并下载适合自己的 CUDA 工具包。安装完成后，打开系统环境变量，找到 "path" 变量，单击编辑，然后添加 CUDA 工具包的路径到末尾。例如，如果安装的 CUDA 版本为 10.0，路径通常为 "C:\Program Files\NVIDIA Corporation\cuda-10.0\bin"。

如果在添加环境变量后一直出现错误，则可以尝试重新安装 CUDA 工具包。在安装过程中，请确保选择正确的安装位置，以便正确的安装所有必需文件。

总之，要解决 "ImportError: could not find 'cudart64_100.dll'" 错误，需要先安装 CUDA 工具包，然后添加环境变量。

importerror: could not find 'cudnn64_7.dll'.

### 回答1：
importerror: could not find 'cudnn64_7.dll' 是一个常见的错误信息，意味着在运行某个程序时无法找到 cudnn64_7.dll 这个文件。

cudnn64_7.dll 是 NVIDIA CUDA 深度神经网络库 (CuDNN) 的一个库文件，用于加速深度学习任务。当使用了基于 CUDA 的深度学习库时，例如 TensorFlow 或 PyTorch，这个文件是必需的。

解决这个错误的方法如下：

1. 确认 CUDA 和 CuDNN 安装正确：首先需要安装正确版本的 NVIDIA CUDA 和 CuDNN。请确保 CUDA 和 CuDNN 的版本兼容，并按照官方文档的指引进行正确安装。

2. 检查环境变量设置：在 Windows 系统中，需要将 CUDA 和 CuDNN 的路径添加到系统的 PATH 环境变量中。打开系统环境变量设置，找到 PATH 变量，确保其包含正确的 CUDA 和 CuDNN 路径。

3. 检查库文件位置：确认 cudnn64_7.dll 文件存在于系统中，并且路径正确。如果文件不存在，可以尝试重新安装 CUDA 和 CuDNN。

4. 切换 GPU 版本：如果您的显卡不支持 cudnn64_7.dll，可能是因为您的显卡驱动过旧。尝试更新显卡驱动程序或切换到支持该版本的显卡。

总之，解决 importerror: could not find 'cudnn64_7.dll' 错误需要安装正确版本的 CUDA 和 CuDNN，并正确设置环境变量。确保库文件存在，并检查显卡驱动是否过时。如果问题仍然存在，建议查阅相关文档或向开发者社区寻求帮助。

### 回答2：
‘ImportError: 无法找到 'cudnn64_7.dll'.' 错误通常发生在使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch时，且该框架要求安装NVIDIA CUDA和cuDNN库的情况下。

这个错误通常表示系统无法找到名为 'cudnn64_7.dll' 的文件。cudnn64_7.dll是cuDNN库（CUDA深度神经网络库）的一部分，它用于优化运行在CUDA平台上的深度学习任务的性能。以下是解决此错误的几种可能方法：

1. 确保已正确安装NVIDIA CUDA和cuDNN库：cuDNN库是一种用于GPU的加速库，在使用深度学习框架之前，必须先正确安装CUDA和cuDNN。确保已根据框架的要求安装了正确版本的CUDA和cuDNN，并且已将它们正确配置到系统路径中。

2. 检查文件路径：检查 'cudnn64_7.dll' 文件是否在系统的PATH环境变量中，或者是否在你的项目/应用程序所依赖的路径下。如果文件不在路径中，可以尝试将其手动复制到正确的位置。

3. 更新框架版本：有时可能是由于框架版本与CUDA和cuDNN库版本不兼容造成的。尝试更新你所使用的深度学习框架到最新版本，以确保其与安装的CUDA和cuDNN版本兼容。

4. 检查软件依赖关系：确保你的项目/应用程序所依赖的其他软件包或库已正确安装并配置。有时，其他软件包或库可能与CUDA和cuDNN之间存在冲突，从而导致无法找到 'cudnn64_7.dll'。

总之，这个错误通常是由于缺少或配置错误的CUDA和cuDNN库文件引起的。通过正确安装和配置这些库，以及检查路径和软件依赖关系，你应该能够解决此错误并成功运行深度学习框架。

### 回答3：
这个错误是因为在使用某些需要GPU支持的深度学习库时，系统无法找到名为 'cudnn64_7.dll' 的文件。

cudnn64_7.dll 是由NVIDIA提供的CUDA深度神经网络库（cuDNN）的一部分。这个库是针对NVIDIA GPU的加速计算的一个重要组成部分。cuDNN库提供了许多与卷积神经网络（CNN）相关的高性能函数，可以加速深度学习算法的计算过程。

解决这个错误的方法是确保你的计算机上安装了相应版本的NVIDIA驱动程序以及cuDNN库。你可以前往NVIDIA的官方网站，下载和安装最新版本的NVIDIA驱动程序，然后从NVIDIA开发者网站下载并安装对应版本的cuDNN库。

安装完cuDNN库后，你还需要将它的路径添加到系统的环境变量中。在Windows操作系统中，你可以按照以下步骤进行设置：

1. 右键点击"计算机"（或"此电脑"），选择"属性"。
2. 点击"高级系统设置"。
3. 在"高级"选项卡下，点击"环境变量"。
4. 在"系统变量"部分，找到"Path"变量，点击"编辑"。
5. 在弹出的编辑环境变量对话框中，点击"新建"，然后输入cuDNN库的安装路径。
6. 点击确定，保存修改。

完成这些步骤后，重新运行你的程序，错误应该就会得到解决。如果问题仍然存在，可能是由于路径配置不正确或者安装过程有误。你可以检查你的安装步骤是否正确，并确保路径正确无误。

总之，"importerror: could not find 'cudnn64_7.dll'" 错误通常是由于缺少或配置错误的cuDNN库引起的，通过正确安装和配置cuDNN库，你应该能够解决这个问题。