在使用Python时，有时可能遇到ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块错误。这个错误通常是由于无法找到依赖的动态链接库(DLL)文件引起的。本篇文章将介绍一些解决这个问题的方法。
全网最详细 | Windows 安装 TensorFlow2.0 GPU 详细教程
解决方法：降低tensorflow版本，版本太高。在terminal复制粘贴以下命令：
安装tensorflow时安装了好几次才成功，装着装着就断了，目前还没搞清楚原因， 不过最终还是成功了，这个方法是可行的 ，另外一台机子win7系统一次pip就成功了
Tensorflow2.2.0安装成功 引用时显示DLL load failed:找不到指定模块 解决方法
在tensorflow的学习中，想使用tensorflow-gpu版的学习，充分利用计算机。但是跟网上很多博主的方法安装gpu，cuda是安装成功了，但是却一直报以下一个错误。
最近打算开始研究一下机器学习，今天在windows上装tensorflow花了点功夫，其实前面的步骤不难，只要依次装好python3.5，numpy，tensorflow就行了，有一点要注意的是目前只有python3.5能装tensorflow，最新版的python3.6都不行。
最近升级 Python 项目，由 Python2.7 升级到 Python3.8.3，项目使用了 PySide2，对于较新的Python3.8.3 , PySide2 可能存在些许不兼容问题，环境配置完成后，出现一连串的 ImportError: DLL load failed 找不到指定模块 对于很多 Python 开发者来说，这类问题最为头疼，不知道如何下手解决。
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html
Tensorflow 2.0发布已经有一段时间了，各种基于新API的教程看上去的确简单易用，一个简单的mnist手写识别只需要下面不到20行代码就OK了，
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/86669362
问题描述：为了把之前的CPU版本的tensorflow卸载，换成GPU版本的tensorflow，经历了一番折腾。
下载网站： https://pypi.org/ 或https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy
说明：如果只是为了入门学习TensorFlow框架，个人觉得，没必要上来就整GPU版本（主要是那个太复杂，安装真让人劝退 ），所以本文记录的是直接在pycharm里安装tensorflow，并运行demo。
从官网https://www.anaconda.com/download/（但是官网上已经难找到python3.6版本了我这里有）下载Anaconda的安装程序，在该页面选择你电脑所对应的系统（Windows、macOS or Linux）以及操作系统位数（64位 or 32位）。至于是Python的版本是3.6还是2.7，这里推荐你使用Python 3.6 version，因为Python2终究会停止维护。以Windows及64位系统为例，下载Python 3.6 version的选择界面如图1所示。
本文将通过一个经典的 “tensorflow找不到dll” 问题来入手，给大家一个如何找到缺失dll的办法，进而再分享一个windows上排查问题的好工具（因为大多开发者在windows上开发&在linux上部署，windows还是绕不过）。
1. 写在前面 搞算法的同学也都明白，一个比较完美的python环境是多么的重要。这篇文章打算把一些必备的python环境配置过程记录下来，这样不管是新到了公司实习或者就职，还是新换了电脑，都可以借鉴这篇快速把环境搭建起来啦 😉 由于我也是重装了系统，所以算是从0开始搭建python环境，这次从anaconda安装开始， 然后到cuda的相关安装配置，再到cudnn的安装配置，然后从anaconda中建立虚拟tensorflow和pytorch的虚拟环境，再各自的虚拟环境里面安装jupyter noteb
本文介绍了如何通过修改配置文件来在Windows操作系统上使用GPU进行训练深度学习模型。首先介绍了TensorFlow版本更新以及CUDA版本的更新，然后说明了如何安装cuDNN库，并提供了在TensorFlow中添加GPU支持的方法。最后，介绍了如何升级cuDNN版本以匹配TensorFlow版本。
最近由于工作需要要使用TensorFlow，所以只能狂补相关的知识。本来博主打算在Ubantu上玩，但是由于一些原因还是放弃了这个想法，就转移到Pycharm上来玩。以下是自己在收集资料的过程中看到一篇很好的安装教程，分享一下。
Milvus：https://www.milvus-io.com/overview
在windows系统下使用pip install PySid2安装PySide2模块的时候出现下面的错误：
本文介绍了Mask Rcnn目标分割项目的搭建及运行过程，并对搭建过程中可能出现的问题进行了解答。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 盯住梅西：TensorFlow目标检测实战 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1581115075233058548&wfr=
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
Python与Mysql 一、安装MySQLdb模块 使用python连接Mysql的前提，就是需要一个让python连接到Mysql的接口，这就是MySQLdb模块。 验证是否已经安装了MySQLdb： ========================================================== d:\usr\local\Python25>python Python 2.5.4 (r254:67916, Dec 23 2008, 15:10:54) [MSC v.1310 32
昨天晚上电脑提示更新，没理他，结果早上要看系统自动更新重启了已经。重新启动faceswap的时候就报了下面的错误：
记录一下安装win10+GeForce GTX1060+CUDA 9.0+cuDNN7.3+tensorflow-gpu 1.12.0+python3.5.5
在安装tensorflow完成后，import tensorflow as tf出现问题，问题如下：
如果你在使用Python开发时遇到了类似的错误消息，例如OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块/Could not find 'cudart64_90.dll'，那么你可能是在尝试使用CUDA相关的功能，但缺少了相应的CUDA运行时库文件。
前两天，Google在TensorFlow开发者峰会上发布了TensorFlow 2.0 alpha版，TensorFlow官网也全新改版上线。其实早在去年上半年，Google就放出口风，准备发布TensorFlow 2.0，一个重要的里程碑版本。然而直到今天，2.0仍然处于alpha版，这在快速迭代的人工智能领域，着实少见。随着alpha的发布，这几天网上关于TensorFlow的新闻和文章铺天盖地，我也看了一下文章，不过作为一名实战派，还是决定先上手尝鲜一下。
https://github.com/pyinstaller/pyinstaller/wiki/FAQ
在CMD控制台进入Jupyter notebook之前，先激活安装了该模块的配置环境，再启动jupyter notebook，问题完美解决。
描述：异常一般在ide无法直接检测出来，在我们执行到代码语句时，若有异常则会自动抛出
在写 Python 项目的时候，我们可能经常会遇到导入模块失败的错误：ImportError: No module named 'xxx'或者ModuleNotFoundError: No module named 'xxx'。
原本安装好之后并不会有以上四个环境变量，有两个需要自己加上。 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\libnvvp 附配置环境变量教程 最后在cmd里输入 echo %path% 就能查看你的是否添加进环境变量了
文章只是介绍自己安装时从安装不上到安装后报错,再到安装成功的心路历程,并不代表广大欧皇也会会出现同类型的问题,也不是总结和汇总各种出问题的原因.
笔者通过官网、通过conda、通过豆瓣镜像源安装tensorflow在import时都会失败，报“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”的错误，最终成功的安装方式如下：
笔者使用conda安装PyTorch1.10 gpu版本指令如是：conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch
2.安装一个dll的第三方库，叫做intel-openmp，看到这名字我上去就是一个大写的“漏”，因为根绝我的第三感，不用安装，而且这个方法的提供者说也失败了，所以Tom可信指数：3颗星
区别于其他入门教程的“手把手式”，本文更强调“因”而非“果”。我之所以加上“通用”字样，是因为在你了解了这个开发环境之后，那些很low的错误你就不会犯了。 大家都知道深度学习涉及到大量的模型、算法，看着那些乱糟糟的公式符号，心中一定是“WTF”。我想说的是，这些你都不要管，所谓车到山前必有路。 # 所需安装包 # 通常以我的习惯是以最简单的方式来接触一门新的技术，并且尽量抛弃新的（边缘）技术的介入，如果因为一些其他因素来导致学习树的不断扩大，会变得很低效，所以我们直击核心。以最常用的windows环境为例。
在本篇文章中，我们将会介绍TensorFlow的安装，TensorFlow是Google公司在2015年11月9日开源的一个深度学习框架。
最近在师姐机器上跑实验的时候，想利用matplotlib包来绘制损失曲线图，安装过程中碰到了一些小麻烦，感觉之前好像也碰到过类似的问题，网上一搜什么numpy、matplotlib、pillow包版本冲突啊，然后就是各种尝试，直至重装Anaconda，当时特头疼，最后无意中解决了，今天又碰到了类似的问题，这次记录下来防止忘记
开发环境：Pycharm 2018.3 + Anaconda3(5.3.0) + Python 3.7.1 + Numpy 1.15.4
由于下一年要使用django开发东西，今天我使用了pycharm来创建Django项目。
如果在系统中安装使用GPU运行的TensorFlow，需要确保下面介绍的NVIDIA软件已经安装到系统中。
错误发生时，Python中会引发一些内置的异常。可以使用local（）内置函数来查看这些内置异常，如下所示：
在使用 TensorFlow 进行开发和训练深度学习模型时，有时候可能会遇到 ImportError: cannot import name 'pywrap_tensorflow' 这个错误。这个错误通常是由于 TensorFlow 版本不兼容或没有正确安装所引起的。本文将介绍如何解决这个错误。
本人是一个将要大学毕业的学生，目前就职在中世康恺的AI研发部门，中世康恺是一家服务于医学影像信息化的新型互联网公司，该公司以数字医疗影像为核心, 打造“云+集团+中心”模式。
需要环境 Anaconda CUDA cuDNN 注：tensorflow1.4用的是cuda8,cudnn6;tensorflow用的是cuda9,cudnn7，选择版本时要注意 CUDA安装 首
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