【动态链接库（DLL）初始化例子程失败”问题】

动态链接库（DLL）初始化例子程失败”问题

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一、查看当前版本anoconda对应可用tensorflow

其它环节与通过Anaconda环境配置方式一样;
就是在安装TensorFlow时不直接使用pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow-gpu命令，
而是根据anaconda search -t conda tensorflow，会显示出目前可供选择的tensorflow版本，需求选择TensorFlow版本安装。

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执行命令anaconda show conda-forge/tensorflow获取对应版本的安装命令conda-forge/tensorflow为选择的版本名称
执行上图得到的安装命令conda install --channel http://conda.anaconda.org/conda-forge tensorflow，安装开始

二、上述未解决,查看当前CPU和cuda是否满足要求

• Build from source on Window Tensorflow 的配置URL

三、上述未解决，更换源whl文件

Tensorflow安装在windows 上面出现ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败。

• secsilm_tensorflow安装后import失败

分析原因是由于电脑上同时安装了python 3.6.1 32位和64位的问题，shell运行时还是加载的32位python的安装包，所以还要想办法解决一下32位和64位shell同时共存的问题，因为python3.6.1 32位已经编写了很多软件，还不能卸载。
这个问题解决的，原因很简单，定义用于测试的文件不能命名使用tensorflow.py，换成其他名字就好了。python32, python64在同一个电脑的包管路径是不会冲突的，不需要做额外修改。
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四、上述未解决，下载低版本tensorflow1.0（1.10以下版本）以后，依次执行下述命令：

pip install nn
pip install layer
pip install keras
上述操作之后，tensorflow功能完整，可以当成1.14版本使用

本文以代码小鬼才博客了解学习

五、还有一种风险较大的解决方法。

重新安装低版本anaconda使其适应tensorflow1.10以上版本，但是低版本的anaconda不兼容tensorflow2.0

六、上述均未解决，请换更高配置的CPU