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 '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。

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。