tensorflow遇到ImportError: Could not find 'cudart64_100.dll'錯誤解決
在安裝tensorflow的時候，使用import tensorflow出現了找不到dll文件的錯誤，參考了很多博客和stackflow的解決方案，發現其中只說了版本號不匹配，但是沒有具體說明什麼樣的版本纔是適配正確的，因此手寫此避坑指南。再次感謝Function兄的指導幫助。
筆者環境：
python 版本3.6
tensorflow版本1.14
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ImportError: Could not find 'cudart64_100.dll'
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簡答：
仔細分析錯誤的類型、原因
搞清自己的tensorflow以及CUDA版本
換用對應版本進行解決，完成cuda與tf的適配，cudnn與cuda的適配，protobuf與tf的適配
一. 錯誤類型原因
問題是找不到cuda系的dll文件的模塊，提示需要下載CUDA10.0，那麼首先查看cuda的路徑下是否存在該文件：
通過C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDA路徑訪問cuda，在其bin目錄下查找是否有cudart64_100.dll模塊
如果有，則查看環境變量是否添加；如果沒有，可能就是cuda版本和tensorflow版本的匹配問題
二. 搞清自己的tensorflow及CUDA版本
進入命令行環境下，首先通過python --version確定自己的python版本是3.6
再通過pip list查看已經安裝好的tensorflow版本，筆者本人的版本是1.14
通過nvcc --version查看cuda版本，筆者之前的cuda版本是V9.0.176；
通過Tesnsorflow官網查找對應版本信息如下：
可以看到當Tensorflow的版本>=1.13時，CUDA的版本需要是10.0，同時cudnn版本號需要大於7.4.1；
這裏筆者選用了將cuda的版本卸載，以適用tensorflow版本
直接進入C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDA路徑下將文件夾刪除，並且將環境變量刪除。
找到了一個高中生搭的服務器下載鏈接，這裏的下載速度會快一些：
tensorflow相關下載鏈接
三. 匹配對應的cudnn對應cuda版本
將cuda版本安裝後，再次打開jupyter運行import tensorflow，發現並沒有成功，出現了找不到'cudnn64_7.dll'的錯誤：
ImportError: Could not find 'cudnn64_7.dll'
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此提示表示缺少cudnn模塊的dll文件，根據tensorflow文檔，對應tensorflow1.13版本以上，cudnn需要是>7.4.1的版本，下載cudnn版本，cudnn的目錄結構如下:
將cudnn目錄下的文件對應放在cuda目錄下即可
四. 匹配對應的protobuf對應tf版本
此時應該是沒問題了吧，筆者繼續運行import tensorflow, MMP, 並沒有順利運行，出現了提示'descriptor'的錯誤：
ImportError: cannot import name 'descriptor'
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stackflow上的tf安裝問題彙總
通過stackflow上查找，發現該錯誤出現的原因是因爲protobuf和tf的版本不對應，因爲tf和pro之間存在依賴關係，於是筆者首先uninstall pro, 接着uninstall tf，最後重新install tf ，tf會自動對依賴項pro進行安裝。
中間出現了一點小插曲，筆者是用virtualenv的py虛擬環境，於是安裝好了版本後，依然會出現'descriptor'的錯誤，於是自己在原生py環境中測試了下，發現可以導入tf。那麼原因就是可能因爲系統找不到py虛擬環境中的sitepackage，將虛擬環境的py-bin下的目錄設置爲環境變量，即可正常調用。
最後結果導入成功：
作者：精神抖擻王大鵬
來源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/qq_29027865/article/details/93236034
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