from .onnxruntime_pybind11_state importfrom .onnxruntime_pybind11_state import * # noqa ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ImportError: DLL load failed while importing onnxruntime_pybind11_state: 动态链接库(DLL)初始化例程失败。 *

### 导入 `onnxruntime_pybind11_state` 模块时出现 DLL 加载失败的原因分析 当尝试导入 `onnxruntime` 的子模块 `onnxruntime_pybind11_state` 时，如果遇到错误提示 `ImportError: DLL load failed while importing onnxruntime_pybind11_state: 动态链接库(DLL)初始化例程失败`，这通常表明 Python 环境中的某些依赖项未能正确加载。以下是可能原因及其解决方案： #### 可能原因及对应措施 1. **缺少必要的 Microsoft Visual C++ Redistributable** - 错误可能是由于系统未安装适用于当前操作系统的 Microsoft Visual C++ Redistributable 版本引起的[^1]。 - 解决方法：下载并安装最新版本的 [Microsoft Visual C++ Redistributable](https://learn.microsoft.com/zh-cn/cpp/windows/latest-supported-vc-redist?view=msvc-170)，确保其与操作系统架构匹配。 2. **ONNX Runtime 版本不兼容** - 如果使用的 ONNX Runtime 版本过高或过低，可能会导致与现有环境冲突[^5]。 - 解决方案：降级至稳定版本的 ONNX Runtime，例如通过命令 `pip install onnxruntime-gpu==1.14.1` 或其他适合的版本进行重新安装。 3. **CUDA 和 cuDNN 不适配（GPU 版本）** - 对于 GPU 支持的 ONNX Runtime，需确认 CUDA 和 cuDNN 的版本是否满足官方文档的要求[^5]。 - 若无需 GPU 支持，则可切换回 CPU-only 版本： ```bash pip uninstall onnxruntime-gpu pip install onnxruntime ``` 4. **Python 环境配置问题** - 使用了不适合目标硬件架构的 Python 版本可能导致此问题[^4]。 - 确认虚拟环境中 Python 的位数（32-bit vs 64-bit），以及是否与 Windows 系统一致。建议始终优先选用 64 位版 Python。 5. **动态链接库路径缺失** - 所需的 `.dll` 文件可能不在系统的 PATH 中，或者被其他同名文件覆盖[^3]。 - 将 `onnxruntime` 安装包内的所有 `.dll` 复制到脚本所在目录下测试；另外也可以手动调整 `%PATH%` 环境变量以包含这些资源的位置。 6. **硬件指令集支持不足** - 老款处理器可能缺乏 AVX、AVX2 等高级矢量扩展指令的支持，而部分框架默认启用它们作为优化手段[^4]。 - 构建一个仅限基础功能的 TensorFlow/CPU 环境或许有助于缓解此类限制。 --- ### 示例修复流程 假设已知问题是因高版本 ONNX Runtime 引发的，可以按照如下方式处理： ```python # 卸载现有的 onnxruntime 包 !pip uninstall -y onnxruntime-gpu # 安装指定较低版本 (如 v1.14.1) !pip install onnxruntime-gpu==1.14.1 ``` 随后验证安装效果： ```python import onnxruntime as ort print(f"Successfully imported onnxruntime version {ort.__version__}") ``` --- ###