解决CUDA9.1运行TensorFlow时找不到模块的错误

### 知识点一：CUDA与TensorFlow版本兼容性 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用NVIDIA的GPU（图形处理单元）进行通用计算。TensorFlow是由谷歌开发的开源机器学习框架，其官方支持CUDA和cuDNN（NVIDIA的深度神经网络库）以加速GPU计算。当TensorFlow与CUDA版本不兼容时，可能会出现各种运行时错误，如在本例中提到的找不到指定模块的错误。 CUDA9.1是NVIDIA推出的一个版本，其与特定版本的TensorFlow有兼容性要求。在选择TensorFlow-gpu的.whl文件时，需要确保TensorFlow的版本与CUDA的版本兼容。本例中的错误是由于TensorFlow的1.6.0版本与CUDA9.1版本兼容，但是安装过程中可能出现了环境变量设置不当、CUDA驱动安装不正确或者是whl文件与系统环境不匹配的问题。 ### 知识点二：tensorflow_gpu-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl文件 根据文件名"tensorflow_gpu-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl"，我们可以得知该.whl文件是为Python 3.6版本设计的64位Windows操作系统所准备的TensorFlow GPU版本。文件名中的"cp36"代表该文件适用于Python的3.6版本的CPython解释器，"cp36m"可能指的是构建该文件时使用的特定的Python版本或编译选项。"win_amd64"则说明这是针对Windows平台的64位操作系统。 文件名通常包含了安装包的重要信息，包括： - 程序包名（tensorflow_gpu）：表示这是一个为GPU优化的TensorFlow版本。 - 版本号（1.6.0）：指明了TensorFlow的版本，这里指的是1.6.0版本。 - Python版本和架构（cp36-cp36m-win_amd64）：表示这个包是为Python 3.6的64位Windows系统所设计。 ### 知识点三：解决CUDA版本错误的步骤 当遇到安装TensorFlow时出现找不到指定模块（cudart64_90.dll）的错误时，可以尝试以下步骤解决： 1. 检查CUDA版本：确认当前系统中安装的CUDA版本是否与TensorFlow版本兼容。在本例中，需要确保CUDA是9.1版本，可以使用NVIDIA提供的系统信息工具查看。 2. 安装或更新显卡驱动：确保NVIDIA的显卡驱动是最新的，并且支持CUDA9.1。可以从NVIDIA的官方网站下载与CUDA版本相对应的显卡驱动。 3. 设置环境变量：在系统中设置正确的环境变量，以确保TensorFlow在运行时能够找到CUDA的库文件。环境变量主要包括`Path`变量中添加CUDA的`bin`、`libnvvp`和`lib`目录。 4. 安装适用于CUDA版本的TensorFlow-gpu：从官方网站或其他可信的源下载对应版本的TensorFlow-gpu.whl文件，使用pip命令进行安装。 ``` pip install tensorflow_gpu-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl ``` 5. 验证安装：通过运行简单的TensorFlow代码来验证GPU是否正常工作，例如： ```python import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) ``` 6. 检查错误信息：如果上述步骤完成后仍然遇到错误，需要仔细检查错误信息，它可能包含有关缺少文件或不兼容问题的详细信息。 ### 知识点四：whl文件格式 `.whl`文件是Python的wheel打包格式，它是一个ZIP格式的归档文件，包含了Python包的所有文件和元数据。Wheel是一种比传统的源代码分发包和egg文件更快、更简单的安装格式，目的是让安装Python包变得更加快捷和方便。 Wheel文件是Python包索引（PyPI）的推荐分发格式，它包含了编译的扩展和任何必要的二进制文件，而不需要重新编译或链接。Wheel的使用减少了编译步骤，使得安装过程更加高效，特别是对于大型或复杂的项目。 ### 结论 对于使用Windows系统的用户而言，选择正确的TensorFlow-gpu whl文件是顺利安装和使用TensorFlow的关键。考虑到兼容性问题，了解CUDA、Python版本、操作系统架构等是解决安装问题的基础。通过上述步骤和知识点，用户可以有效地解决CUDA9.1版本的TensorFlow在Windows平台上可能出现的模块找不到的问题，并成功安装和运行TensorFlow。