与标题中一样-我已经安装了TensorFlow GPU 1.10和CUDA 9.0-它们无法正常工作。从Pycharm 2018.2追溯：
Traceback (most recent call last):
文件“ C：\ Users \ Admin \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ platform \ self_check.py”，行87，在preload_check中 ctypes.WinDLL（build_info.cudnn_dll_name） init 中的第348行的文件“ C：\ Users \ Admin \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ ctypes__init __。py” self._handle = _dlopen（self._name，mode） OSError：[WinError 126] Niemożnaodnaleźćokreślonegomodułu
在处理上述异常期间，发生了另一个异常：
回溯（最近通话最近）： 文件“ C：/Users/Admin/Documents/PycharmProjects/DL_Tensor_Flow_Beggining/TF_Neural_Network.py”，第2行，在 将tensorflow作为tf导入 文件“ C：\ Users \ Admin \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow__init __。py”，第22行，在 从tensorflow.python import pywrap_tensorflow＃pylint：disable = unused-import 文件“ C：\ Users \ Admin \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python__init __。py”，第49行，在 从tensorflow.python导入pywrap_tensorflow 文件“ C：\ Users \ Admin \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py”，第30行，在 self_check.preload_check（） 文件“ C：\ Users \ Admin \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ platform \ self_check.py”，行97，在preload_check中 ％（build_info.cudnn_dll_name，build_info.cudnn_version_number）） ImportError：找不到“ cudnn64_7.dll”。 TensorFlow要求将此DLL安装在％PATH％环境变量中命名的目录中。请注意，安装cuDNN是与安装CUDA分开的单独步骤，并且通常在与CUDA DLL不同的目录中找到此DLL。您可以通过从以下网址下载cuDNN 7来安装必要的DLL：https://developer.nvidia.com/cudnn
以退出代码1完成的过程
我检查了CUDA 9文件，没有“ cudnn64_7.dll”文件。 只有cud .... dll文件是：cudart32_90和cudart64_90
我该怎么办？
<< >> 我已下载CUDnn 9.0，并将其添加为环境变量-仍然是相同的错误。
笔记本电脑规格：Win10、8GB DDR4，Nvidia GTX 1050，i7 7700HQ
答案 0 :(得分：3)
您还应该在计算机上安装cudnn，如错误代码所示。请参阅：https://developer.nvidia.com/cudnn
答案 1 :(得分：1)
第二个错误的解决方案：
我们刚刚能够再现同样的错误，并且这是由缺少MSVCP140.dll引起的。 （感谢@wolffg！）安装Microsoft Visual C ++ 2015可再发行更新3（x64版本）应该可以解决此问题。您可以尝试一下，让我们知道是否可行吗？
答案：github
因此可以得出结论-对于其他有此问题的人-如果您从问题中得到错误-请同时检查@Dawid_Sielski，这是我的第一个答案，也是我的第二个答案（这个），以摆脱此问题。
谢谢大家！