w tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found

### 回答1：
这是一个错误消息，表明 TensorFlow 在尝试加载 CUDA 库文件 "cudart64_110.dll" 时失败了。可能是因为该文件不存在或者缺少相应的驱动程序。请确认您已安装了 CUDA 和驱动程序并且路径正确。

### 回答2：
这是TensorFlow在加载CUDA运行库时出现的错误，错误信息中指出缺少名为cudart64_110.dll的动态链接库文件。cudart64_110.dll是与CUDA 11.0版本匹配的库文件，如果系统中没有安装或正确配置CUDA 11.0，则TensorFlow就无法加载该文件。

要解决这个问题，可以尝试以下几个方法：

1. 安装CUDA 11.0版本并配置环境变量：从NVIDIA官网下载CUDA 11.0并按照指示安装，在安装过程中记得勾选设置环境变量选项，确保CUDA路径被正确添加到系统PATH中。

2. 降低TensorFlow版本：如果无法或不想安装CUDA 11.0，则可以降低TensorFlow版本以匹配已经安装的CUDA版本。TensorFlow官方网站提供了与不同版本CUDA兼容的TensorFlow版本列表，可以选择对应版本进行安装。

3. 修改TensorFlow配置文件：在TensorFlow配置文件中添加以下代码可以避免使用GPU运算，使用CPU运算代替：

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"

以上是比较常见的三种解决方法，如果还不能解决问题，需要进一步检查CUDA和TensorFlow的版本、环境变量等配置。总之，当遇到此类问题时，一定要耐心地查找相关资料并细心地检查配置，才能更好地解决问题。

### 回答3：
这是一条来自tensorflow库的错误信息，其中包含了"dso\_loader.cc"、"cudart64\_110.dll"和"not found"等关键词。

首先，"dso\_loader.cc"是指动态共享对象加载器，是一个专门用于动态库导入的模块，它可将动态库加载到指定进程中，并解决函数符号引用的问题。 tensorflow库中，动态库的加载通常是通过该模块进行的。

其次，"cudart64\_110.dll"是指CUDA Runtime库，是由NVIDIA提供的用于支持GPU并行计算的一套工具库。其中"cudart64"表示64位编译版本，"110"则代表CUDA的版本号为11.0。tensorflow库正是借助以下工具库来实现GPU计算加速的：CUDA、cudnn、cublas和nccl等等。

最后，"not found"则说明动态库加载器在尝试加载"cudart64\_110.dll"时未能找到该文件。这可能是由多种原因导致的，比如文件不存在、文件没有权限、文件名不正确、环境变量不正确等等。此时，tensorflow库无法找到必要的CUDA Runtime库，因此可能无法进行GPU计算。

要解决这个问题，我们需要做如下几步：

1. 确认CUDA安装正确。tensorflow要求使用CUDA v11.0 RC，而且需要依赖一些其他工具库（如cudnn等）。

2. 确认CUDA所在路径已经添加到了系统PATH环境变量中，这样就可以在任何位置访问CUDA的动态库文件了。

3. 确认CUDA版本与tensorflow要求的版本一致，如果版本不正确，则需要重新安装或者更换tensorflow版本。

以上是一种可能的解决方案，当然还可能存在其他的原因导致"cudart64\_110.dll not found"错误。无论如何，定位到问题的根本原因，才能找到科学有效的解决方案。