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。

相关问题

importerror: could not find 'cudart64_100.dll'. tensorflow requires that thi

这个错误是由于在运行 Tensorflow 时，系统找不到 cudart64_100.dll 文件所致。cudart64_100.dll 是 NVIDIA CUDA 运行时库中的一个文件，该库为深度学习框架 Tensorflow 提供了支持。这个错误通常是因为您的系统缺少 CUDA 运行时文件，或者您的 Tensorflow 版本与 CUDA 版本不匹配所导致的。

如果您没有安装 CUDA，则应该下载并安装适用于您的计算机架构和操作系统的 CUDA 包。如果您已经安装了 CUDA，但仍然收到此错误，请确认您的 Tensorflow 版本与 CUDA 版本是否匹配。您可以通过在命令行中输入 nvcc --version 来检查 CUDA 版本。

如果您安装了正确的 CUDA 版本，但仍然收到此错误，请尝试将 CUDA 安装路径添加到环境变量中。例如，如果您的 CUDA 安装路径为 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0，则需要在系统的“环境变量”中将该路径添加到“Path”变量中。

总之，解决这个错误的方法是安装正确的 CUDA 版本，并将 CUDA 安装路径添加到环境变量中。如果这些方法仍然无法解决问题，则可能需要更深入的排查，例如卸载并重新安装 Tensorflow。

importerror: could not find 'cudart64_90.dll'. tensorflow requires that this

这个错误是由于无法找到所需的'cudart64_90.dll'文件而导致的。 这是因为TensorFlow需要这个文件来执行与GPU相关的操作。

解决这个错误的方法是安装正确的CUDA版本并将其添加到环境变量中。 如果已经安装的话，也许需要检查CUDA是否正确地安装在计算机上，并手动将所需的文件移动到TensorFlow需要的位置。

如果您使用的是虚拟环境，则需要在虚拟环境中重新安装TensorFlow并正确配置环境变量。

总之，为了解决这个错误，需要安装正确版本的CUDA和TensorFlow，并确保所有必需的文件位于正确的位置并被正确配置。