安装CUDA驱动程序后,必须下载cuDNN并释放它。之后,您将cudnn64_5.dll
复制到PATH。
如果这不起作用,请将cudnn64_5.dll
移至NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin
,然后重试。否则,您将遇到一些错误。

没有名为'_pywrap_tensorflow_internal'的模块

共 5 个回答
高赞
时间
活跃
0

0

您可以使用以下代码卸载当前版本的tensorflow并尝试使用低版本(例如TensorFlow 0.12)
pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-0.12.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
https://blog.csdn.net/baidu_36669549/article/details/79734590
0

我今天遇到了同样的问题,请按照@mickdelaney的建议改用Windows版cuDNN v5.1库,然后尝试
检查CUDA的环境设置,通常所有CUDA的设置都已添加到Windows环境中
在复制文件
bin
,lib
和include
cuDNN来bin
,lib
和include
分别CUDA的。通常目录是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA
然后您可以导入tensorflow并运行您的代码。祝好运!
0

我找到了适用于CPU的解决方案:它对我有用
仅在必要时在命令下面运行,然后对其进行更新
pip install tensorflow==1.5
新手导航
- 社区规范
- 提出问题
- 进行投票
- 个人资料
- 优化问题
- 回答问题
0
尝试验证tensorflow-gpu的安装时,尝试执行“将tensorflow导入为tf”时出现ImportError。我在Windows 7上使用Quadro K620。Tensorflow使用pip安装。
以下是堆栈跟踪:
我看过其他多个堆栈溢出帖子,这些文章都喜欢更正路径,但我无法解决此问题。