在安裝tensorflow的時候，使用import tensorflow出現了找不到dll文件的錯誤，參考了不少博客和stackflow的解決方案，發現其中只說了版本號不匹配，可是沒有具體說明什麼樣的版本纔是適配正確的，所以手寫此避坑指南。再次感謝Function兄的指導幫助。python
筆者環境：服務器
python 版本3.6測試
tensorflow版本1.14spa
ImportError: Could not find 'cudart64_100.dll'命令行
簡答：blog
仔細分析錯誤的類型、緣由圖片
搞清本身的tensorflow以及CUDA版本ip
換用對應版本進行解決，完成cuda與tf的適配，cudnn與cuda的適配，protobuf與tf的適配文檔
一. 錯誤類型緣由博客
問題是找不到cuda系的dll文件的模塊，提示須要下載CUDA10.0，那麼首先查看cuda的路徑下是否存在該文件：
經過C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA路徑訪問cuda，在其bin目錄下查找是否有cudart64_100.dll模塊
若是有，則查看環境變量是否添加;若是沒有，可能就是cuda版本和tensorflow版本的匹配問題
二. 搞清本身的tensorflow及CUDA版本
進入命令行環境下，首先經過python --version肯定本身的python版本是3.6
再經過pip list查看已經安裝好的tensorflow版本，筆者本人的版本是1.14
經過nvcc --version查看cuda版本，筆者以前的cuda版本是V9.0.176;
經過Tesnsorflow官網查找對應版本信息
能夠看到當Tensorflow的版本>=1.13時，CUDA的版本須要是10.0，同時cudnn版本號須要大於7.4.1;
這裏筆者選用了將cuda的版本卸載，以適用tensorflow版本
直接進入C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA路徑下將文件夾刪除，而且將環境變量刪除。
找到了一個高中生搭的服務器下載連接，這裏的下載速度會快一些：
tensorflow相關下載連接無錫割包皮多少錢 http://www.bhnkyixue.com/
三. 匹配對應的cudnn對應cuda版本
將cuda版本安裝後，再次打開jupyter運行import tensorflow，發現並無成功，出現了找不到'cudnn64_7.dll'的錯誤：
ImportError: Could not find 'cudnn64_7.dll'
此提示表示缺乏cudnn模塊的dll文件，根據tensorflow文檔，對應tensorflow1.13版本以上，cudnn須要是>7.4.1的版本，下載cudnn版本，cudnn的目錄結構以下:
將cudnn目錄下的文件對應放在cuda目錄下便可
四. 匹配對應的protobuf對應tf版本
此時應該是沒問題了吧，筆者繼續運行import tensorflow, MMP, 並無順利運行，出現了提示'descriptor'的錯誤：
ImportError: cannot import name 'descriptor'
stackflow上的tf安裝問題彙總
經過stackflow上查找，發現該錯誤出現的緣由是由於protobuf和tf的版本不對應，由於tf和pro之間存在依賴關係，因而筆者首先uninstall pro, 接着uninstall tf，最後從新install tf ，tf會自動對依賴項pro進行安裝。
中間出現了一點小插曲，筆者是用virtualenv的py虛擬環境，因而安裝好了版本後，依然會出現'descriptor'的錯誤，因而本身在原生py環境中測試了下，發現能夠導入tf。那麼緣由就是可能由於系統找不到py虛擬環境中的sitepackage，將虛擬環境的py-bin下的目錄設置爲環境變量，便可正常調用。
最後結果導入成功：