Tensorflow报错“Could not find ‘cudart64_6.dll”

声明：我使用的版本

• tensorflow-gpu==1.4.0
• CUDA (release 8.0, V8.0.60) 8.0版
• cudnn(6.0)

但是最近在使用tensorflow时，突然报错

OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块/Could not find ‘cudart64_6.dll’

原因：在tensorflow调用NVIDIA时缺少了cudart64_6.dll，cudart64_6.dll是在cudnn6.0里的文件，这可能与我的软件自动升级有关，cudnn升级后造成和tensorflow1.4要求的版本不一致从而导致错误。

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　　这里说明一下如何查看tensorflow-gpu对应的CUDA版本和cudnn版本的问题：(预先安装好Anaconda的前提下)
在路径D:\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow\python\platform下可以看到build_info.py文件

msvcp_dll_name = 'msvcp140.dll'
cudart_dll_name = 'cudart64_80.dll'
cuda_version_number = '8.0'　　# CUDA8.0
nvcuda_dll_name = 'nvcuda.dll'
cudnn_dll_name = 'cudnn64_6.dll'
cudnn_version_number = '6'   # cudnn6.0

这是在tensorflow1.4.0中的build_info.py文件，可以看出其对应的CUDA为8.0，cudnn为6.0。

tensorflow1.4以上的版本都可以通过这种方法查看对应的CUDA和cudnn版本。

在tensorflow1.3版本中这种方法不适用，因为没有build_info.py这个文件（亲测）

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首先要会查看自己的CUDA版本，确定一下是否需要升级或者卸载重新安装

方法1：

在目录C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA下可以看到安装的CUDA版本

方法2：

打开cmd，进入命令行模式，输入命令

nvcc –version 

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cudnn的下载

• cudnn下载传送门 只不过需要注册账户，如果不想麻烦的话可以直接评论我，我可以发过去。要注意与自己显卡的类型相对应。

cudnn不用安装，下在玩解压后如图：

只需将cudnn里的三个文件夹里的文件复制到对应的NVIDIA文件下就行

注意：是将cuda里的三个文件夹里的文件，不是将文件夹直接复制过去覆盖C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0路径下相同的文件夹。