TensorFlow导入时出现cuFFT、cuDNN工厂注册错误及警告问题求助

嗨，我之前导入TensorFlow的时候也碰到过几乎一模一样的报错，折腾了好一阵才理顺，给你几个亲测有效的解决思路：

首先得说透，这个错误本质是CUDA相关库（cuFFT、cuDNN）版本冲突导致的——你的系统里大概率存在多套同类型库，TensorFlow尝试注册对应的工厂组件时，发现已经有一个版本的工厂先占了位置，就抛出了这个冲突错误。

下面是具体的解决步骤：

• 先清理环境变量里的冗余路径。比如Windows用户去系统环境变量的PATH里，只保留和当前TensorFlow版本兼容的CUDA、cuDNN的bin、lib路径；Linux/macOS用户就调整LD_LIBRARY_PATH，确保只有一套CUDA相关库在生效路径里，彻底避免多版本库互相干扰。
• 严格匹配TensorFlow和CUDA、cuDNN的版本！这个是重中之重，不同版本的TensorFlow对CUDA的版本要求卡得很死，版本不匹配十有八九会出这类冲突。你可以对照TensorFlow的版本兼容说明（不用跳外部网站，本地查官方文档或者安装提示里的对应表就行），卸载掉不匹配的组件，重新安装完全对应版本的CUDA和cuDNN。
• 如果用的是conda环境，强烈建议在干净的新环境里重来。先创建一个新环境：conda create -n tf_env python=3.10，激活环境conda activate tf_env，再安装TensorFlow：pip install tensorflow。conda会自动帮你梳理依赖，能大幅降低库冲突的概率。
• 至于那个absl日志的警告，是日志初始化顺序的小问题，你可以在导入TensorFlow之前加几行代码调整日志等级：

  import absl.logging
  absl.logging.set_verbosity(absl.logging.ERROR)
  

  这样就能把低等级的警告屏蔽掉，不会再看到这条提示了。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者devil179