Could not locate cudnn_ops64_9.dll. Please make sure it is in your library path!

遇到这个错误提示 "Could not locate cudnn_ops64_9.dll" 是因为在CUDA深度学习库中找不到名为 "cudnn_ops64_9.dll" 的动态链接库文件。这通常发生在尝试运行需要CUDA支持的Python（例如TensorFlow、PyTorch）脚本或应用程序时。

解决这个问题的步骤如下：

1. **检查安装路径**：确认您已经正确安装了CUDA和cuDNN。它们通常会一同安装，并有一个特定的路径，比如`<CUDA根目录>\cuda\bin` 或 `<CUDA根目录>\cuDNN版本\bin`。

2. **环境变量设置**：确保CUDA和cuDNN的库路径添加到了系统的PATH环境变量中。这使得系统可以在任何地方找到这些库文件。

3. **复制缺失文件**：如果上述库文件不在预期位置，你可以尝试从CUDA或cuDNN的官方下载页面下载并手动复制到正确的位置。

4. **重新配置Python库**：如果你使用的是像Anaconda这样的环境管理工具，确保对应的CUDA和cuDNN库已按照正确的顺序添加到依赖项中。

5. **清理缓存或重启**：有时，由于缓存的问题，清除Python的内存或重启计算机也可能解决问题。

相关问题

Could not locate cudnn_ops_infer64_8.dll. Please make sure it is in your library path!

这个错误提示表明在运行深度学习案例时，系统无法找到名为cudnn_ops_infer64_8.dll的库文件，并建议确保它在库路径中。 这个错误通常是由于CUDA和CUDNN版本不匹配引起的。为了解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 检查CUDA和CUDNN的版本是否匹配：确保安装的CUDA和CUDNN版本是兼容的。你可以通过查看官方文档或支持论坛来确定哪些CUDA版本与哪些CUDNN版本兼容。

2. 确保库文件在正确的路径中：检查库文件cudnn_ops_infer64_8.dll是否存在于系统的库路径中。可以尝试将该文件复制到正确的路径中，或者在代码中指定正确的库路径。

3. 更新CUDA和CUDNN：如果你的CUDA和CUDNN版本不匹配，尝试更新它们到兼容的版本。确保先卸载旧版本，并按照官方文档的指导重新安装更新的版本。

4. 检查环境变量：确保系统的环境变量中包含正确的CUDA和CUDNN路径。在Windows系统中，可以检查"Path"环境变量，确保CUDA和CUDNN的安装路径被正确添加。

如果以上方法仍然无法解决问题，你可能需要进一步查找和调试，可能需要参考更多的错误信息或查看相关的技术资源和支持论坛。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [解决tensorflow下Could not load library cudnn_ops_infer64_8.dll. Error code 126的问题](https://blog.csdn.net/urntkid/article/details/124890195)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Could not load library cudnn_cnn_infer64_8.dll. Error code 126 Please make sure cudnn_cnn_infer64_8.](https://blog.csdn.net/HaoZiHuang/article/details/123196601)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [anaconda安装paddle(安装CUDA，CUDNN)](https://blog.csdn.net/weixin_43912621/article/details/128136290)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

运行代码Could not locate cudnn_ops_infer64_8.dll. Please make sure it is in your library path!

这个错误信息表明在运行深度学习案例时，无法加载库文件cudnn_ops_infer64_8.dll，错误代码为126，并要求确保cudnn_cnn_infer64_8.dll在库路径中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [解决tensorflow下Could not load library cudnn_ops_infer64_8.dll. Error code 126的问题](https://blog.csdn.net/urntkid/article/details/124890195)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Could not load library cudnn_cnn_infer64_8.dll. Error code 126](https://blog.csdn.net/hanshuning/article/details/122642142)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [undefined](undefined)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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