我正在使用Tensorflow对象检测设置验证码求解器,但出现此错误
DLL load failed: A dynamic link library (DLL) initialization routine failed.
它是在Windows Server上,我安装了Python 3.7.3和Tensorflow 1.14.0 而且我没有使用tensorflow-gpu!但我已经收到此错误
import tensorflow as tf
File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 24, in <module>
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable=unused-import
File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 49, in <module>
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 74, in <module>
raise ImportError(msg)
ImportError: Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\imp.py", line 242, in load_module
return load_dynamic(name, filename, file)
File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\imp.py", line 342, in load_dynamic
return _load(spec)
ImportError: DLL load failed: A dynamic link library (DLL) initialization routine failed.
Failed to load the native TensorFlow runtime.
我做了所有事情并安装了所有必需的库。
我在stackoverflow中看到了与此主题相关的所有其他问题,但所有这些问题都在解决tensorflow-gpu。
答案 0 :(得分:1)
TensorFlow版本1.6或更高版本的二进制文件是使用AVX指令集预先构建的。。
因此,在没有这些指令集的任何CPU上,TF的CPU或GPU版本都将无法加载。
显然,您的CPU型号不支持AVX指令集。您仍然可以将TensorFlow与以下给出的替代方法一起使用:
尝试使用Google Colab使用TensorFlow。
使用TF最简单的方法是
切换到google colab。您已预装了最新的稳定TF
版。您也可以使用pip install安装其他任何首选
TF版本。
它具有附加的优势,因为您可以轻松切换
根据任务分配给不同的硬件加速器(cpu,gpu,tpu)。
您所需要的只是一个良好的互联网连接,您已经准备就绪。
尝试通过更改CPU优化标志从源代码构建TF。