运行Kaggle NLP代码报Cannot dlopen all CUDA libraries错误如何解决

核心错误为TensorFlow GPU版本无法加载匹配的CUDA、cuDNN依赖库，可按以下步骤排查解决：

• 第一步：确认版本严格匹配
  TensorFlow、CUDA、cuDNN三者的版本必须一一对应，版本不匹配是该类报错的最高发原因。可先确认你本地安装的TensorFlow版本，再匹配对应版本的CUDA和cuDNN安装包。
• 第二步：检查Windows系统环境变量配置
  确认CUDA安装路径下的bin、libnvvp、extras/CUPTI/libx64目录，以及cuDNN解压后的bin、include、lib目录都已添加到系统PATH环境变量中，配置完成后重启命令行/Notebook生效。
• 第三步：临时绕开GPU运行（优先验证代码可跑性）
  如果暂时不需要GPU加速，可在代码最开头添加以下配置，强制TensorFlow使用CPU运行，直接规避CUDA依赖问题：

  import os
  os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"
  

• 第四步：简化安装方案
  不想手动配置版本和环境变量的话，可使用conda安装TensorFlow GPU版本，conda会自动安装匹配的CUDA、cuDNN依赖并完成配置，无需手动操作。
• 第五步：验证修复结果
  完成配置后运行以下代码验证：

  import tensorflow as tf
  # 输出True说明GPU配置正常，无报错输出False说明CPU可正常运行
  print(tf.test.is_gpu_available())
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kim Tang