解决tensorflow导入错误：找不到cudart64_101.dll

资源摘要信息:"cudart64_101.dll是一个重要的动态链接库文件，属于CUDA工具包的一部分。CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是由NVIDIA公司开发的一种并行计算平台和编程模型。该模型允许开发者利用NVIDIA的GPU（图形处理单元）进行通用计算，即GPU计算。在深度学习领域，CUDA被广泛用于加速各种框架的计算过程，比如TensorFlow。 安装TensorFlow之后，如果在尝试import tensorflow时遇到错误“Could not load dynamic library ‘cudart64_101.dll’; dlerror: cudart64_101.dll not found”，这通常意味着cudart64_101.dll文件未能被正确地找到或加载。cudart64_101.dll是CUDA运行时库文件，负责提供GPU计算的核心功能。在Windows操作系统中，TensorFlow等需要CUDA支持的应用程序在运行时会寻找这个dll文件。 解决这个问题的方法通常包括以下几个步骤： 1. 下载cudart64_101.dll文件。该文件可以从NVIDIA官方CUDA工具包下载页面获取。需要注意的是，下载的版本要与安装的CUDA版本和操作系统版本相匹配。错误版本的dll文件可能无法解决问题，甚至可能导致新的错误。 2. 将下载的cudart64_101.dll文件放置在正确的目录下。根据不同的Windows操作系统，存放路径如下： - 对于32位系统或者32位应用程序在64位系统中运行时，通常应该放置在C:\Windows\SysWOW64目录下。 - 对于64位系统中的64位应用程序，应该放置在C:\Windows\System32目录下。这是因为System32目录是用于存放64位系统中64位dll文件的默认位置。 3. 将dll文件拷贝到对应的目录后，可以通过Windows的“开始-运行”功能，输入命令行“regsvr32 cudart64_101.dll”，然后按回车键。这个命令会尝试注册dll文件，使其能够被操作系统和应用程序识别和使用。 如果上述步骤无法解决问题，可能还需要检查以下几个方面： - 确保已经安装了正确版本的CUDA工具包。TensorFlow和其他需要CUDA的程序只能使用与之兼容的CUDA版本。 - 确保系统环境变量中已经添加了CUDA的bin目录，这样操作系统和应用程序才能找到CUDA工具包中的可执行文件和其他库文件。 - 确保没有其他程序或错误配置干扰CUDA库的使用。 在操作时需要注意，手动拷贝dll文件和使用regsvr32命令可能会带来系统安全风险。确保从可信的源下载dll文件，并在操作前做好相应的备份。如果对系统操作不够熟悉，寻求专业人员的帮助也是一个好选择。"