解决Could not load dynamic library ‘cudnn64_8.dll‘; dlerror: cudnn64_8.dll not found问题

以前都是在用CPU跑深度学习,只能说太勇了,今天终于想通了用GPU跑代码。
搭建环境参考
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这篇文章写得非常棒,在运行的时候出现了报错

Could not load dynamic library ‘cudnn64_8.dll’; dlerror: cudnn64_8.dll not found

这个报错应该就是下载的cudnn文件解压错了位置,在网上搜索了各种办法,其中最常见的解压位置是
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\bin
但是我一直找不到这个文件位置,因为我在安装cuda的时候更改了安装路径,我安装在了D盘
这个时候需要找到你安装的cuda位置,实在是不知道了,在命令行查找,输入set cuda即可
解决Could not load dynamic library ‘cudnn64_8.dll‘; dlerror: cudnn64_8.dll not found问题_第1张图片
然后到这个路径下找到bin文件
解决Could not load dynamic library ‘cudnn64_8.dll‘; dlerror: cudnn64_8.dll not found问题_第2张图片
打开里面确实没有cudnn64_8.dll文件。
然后我们需要去下载的cudnn压缩包里面找这个文件,将压缩包解压打开,同样会有bin文件,打开bin,里面就有我们所需的cudnn64_8.dll文件
解决Could not load dynamic library ‘cudnn64_8.dll‘; dlerror: cudnn64_8.dll not found问题_第3张图片

将我们所需的文件复制粘贴到cuda的bin文件夹里面,我估计这里的文件的报错都可以用这个方法解决。然后记得要重启python,最终运行

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())

返回为True
解决Could not load dynamic library ‘cudnn64_8.dll‘; dlerror: cudnn64_8.dll not found问题_第4张图片

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