导入TensorFlow时DLL初始化失败求助

我之前也碰到过几乎一模一样的DLL初始化失败问题，结合你的硬件配置和已经做的操作，给你几个针对性的排查和解决步骤：

1. 先核对版本兼容性（最核心的问题） #

TensorFlow对CUDA、cuDNN的版本匹配要求极其严格，差一个小版本都可能触发加载错误。你装的是CUDA 9.0，对应的TensorFlow GPU版本应该在1.10.x到1.12.x之间——如果你的TensorFlow是1.13及以上版本，它已经不再支持CUDA 9.0了，这会直接导致DLL加载失败。

• 先查看当前安装的TensorFlow版本：

  pip show tensorflow-gpu
  

• 如果版本不匹配，卸载重装对应版本：

  pip uninstall tensorflow-gpu
  pip install tensorflow-gpu==1.12.0  # 这个版本完美适配CUDA9.0+cuDNN7.1.3
  

2. 检查cuDNN文件是否正确放置 #

cuDNN不是安装程序，需要手动解压后把文件复制到CUDA的对应目录：

• 解压cuDNN v7.1.3后，把bin目录下的所有.dll文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin
• 把include目录下的.h文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include
• 把lib\x64目录下的.lib文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64
  复制完成后重启Python环境或电脑，确保路径生效。

3. 验证系统环境变量配置 #

CUDA的路径必须正确加入系统环境变量，否则TensorFlow找不到依赖：

• 检查PATH变量里是否包含以下路径：
  • C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin
  • C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\libnvvp
  • 如果用的是Anaconda环境，要确保Anaconda的Library\bin路径排在PATH靠前位置（避免和系统其他DLL冲突）
• 另外确认是否设置了CUDA_PATH变量，值为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

4. 核对显卡驱动版本 #

虽然你装了最新驱动，但CUDA 9.0对应的推荐驱动版本是384.81到418.96之间，太新的驱动反而可能和旧版CUDA不兼容。可以尝试回退到这个区间内的驱动版本，再重新导入TensorFlow。

5. 排查内存占用问题 #

你的GTX1050只有2GB显存，TensorFlow初始化时需要分配显存，如果系统内存（10GB）被后台程序占用过多，也可能导致DLL加载失败。建议关闭所有后台大内存软件（比如浏览器、视频编辑器），重启Python环境后再尝试导入。

如果以上方法都试过还是不行，可以运行这条命令获取完整错误信息：

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.test.is_gpu_available())"

根据完整错误日志能更精准定位问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Arsalan Younis