cudart64_101.dll tensorflow运行时报错cudart64_101.dll文件无法打开 将该文件复制到cuda安装文件夹bin下

tensorflow gpu - TensorFlow, CUDA and cuDNN Compatibility - 兼容版本 TensorFlow 是一个开源库，可帮助您构建机器学习和深度学习模型。它被研究人员和组织广泛用于智能应用程序库。 您在深度学习中开发的每个模型都需要性能良好的 GPU 支持环境。要在 GPU 上运行模型，我们需要在系统中安装 CUDA 和 cuDNN 驱动程序。 截至目前，TensorFlow、CUDA 和 cuDNN 有很多可用版本，这可能会使开发人员或初学者感到困惑，无法选择正确的兼容组合来构建他们的开发环境。 下表列出了 CUDA、cuDNN 与 TensorFlow 的兼容版本。此列表是参考**[此处](https://www.tensorflow.org/install/source_windows)**共享的构建配置制定的。

安装CUDA经常显示丢失的DLL库。在运行tensorflow时，报错can`t load cublasLt64_11.dll。tensorflow10.1系列dll文件cublas64_11.dll、cublas64_100.dll等

进行tensort加速，cmake编译失败，缺少zlibwapi.dll Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path 解决该问题： lib文件放到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\lib dll文件放到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\bin 下载地址： https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#install-zlib-windows 下载ZLIB DLL，不要下载32-bit ZLIB DLL Download and extract the zlib package from ZLIB DLL. Users with a 32-bit machine should download the 32-bit ZLIB DLL.

深度学习-环境配置一、Linux1. CPU2. GPU二、macOS1. CPU2. GPU三、Windows1. CPU2. GPU四、下载网址 一、Linux Tested build configurations Linux 1. CPU 2. GPU 二、macOS 1. CPU 2. GPU 三、Windows 1. CPU 2. GPU 四、下载网址 CUDA 下载地址 点击打开链接 cudnn 下载地址 需要注册账号 https://developer.nvidia.com/cudnn tensorflow-cpu 下载地址 阿里镜像，下载速度快 http://mi

cusolver64_11.dll

win7下安装CUDA9.0+Cudnn7.0.4+tensorflow1.4.0 亲测有效

cuda_10.1.105_418.96_win10.exe

cudnn-9.0-windows10-x64-v7.5.0.56 下载

win10版tensorflow-gpu2.3对应的cuda10.1以及cudnn7.6版本。由于官网下载太慢了，这里分享给大家