could not find 'cudart64_90.dll'. tensorflow requires that this dll be installed in a directory that is named in your %path% environment variable. download and install cuda 9.0 from this url: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

<think>嗯，用户遇到了TensorFlow的ImportError，提示找不到cudart64_80.dll。这个问题看起来是因为CUDA版本和安装的TensorFlow版本不兼容导致的。根据之前的引用资料，比如引用[2]提到需要安装CUDA 8.0，并且配置环境变量。用户可能已经安装了TensorFlow的一个旧版本，比如1.3或更早的，这些版本依赖CUDA 8.0。 首先，我需要确认用户使用的TensorFlow版本是否需要CUDA 8.0。通常，TensorFlow的版本和CUDA版本有对应关系，比如1.3版本对应CUDA 8.0。用户可能需要检查他们的TensorFlow版本，并查看官方文档中的版本对应表。另外，用户可能没有正确安装CUDA 8.0，或者安装后没有将CUDA的bin目录添加到系统环境变量PATH中，导致系统找不到cudart64_80.dll。 接下来，解决方案应该包括下载并安装CUDA 8.0工具包，然后配置环境变量。根据引用[2]和[3]，用户需要从NVIDIA官网下载CUDA 8.0，并确保安装路径正确。安装完成后，将CUDA的bin目录（如C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin）添加到PATH中。此外，用户可能还需要安装对应的cuDNN版本，并将其文件复制到CUDA的目录中，如引用[3]中提到的操作。 用户可能遇到的问题包括下载旧版本CUDA的困难，因为NVIDIA官网上可能不再提供CUDA 8.0的下载链接。这时候可能需要通过NVIDIA的开发者账号或存档页面寻找旧版本。此外，安装CUDA 8.0可能需要特定的操作系统支持，比如某些Windows版本，用户需要确认他们的系统兼容性。 另外，用户可能尝试了从第三方网站下载dll文件，如引用[3]中的DLL-FILES.COM，但这种方法可能存在风险，建议从官方渠道获取。因此，在回答中需要强调从NVIDIA官网下载CUDA工具包的重要性。 最后，建议用户检查TensorFlow和CUDA版本的兼容性，如果需要使用更高版本的TensorFlow，可能需要升级CUDA和cuDNN，但根据引用[4]，用户可能因为不想安装VS2019而选择较旧的版本。因此，解决方案需要平衡用户的需求和版本兼容性。 总结步骤：安装CUDA 8.0，配置环境变量，安装对应cuDNN，验证安装，并检查版本兼容性。同时提醒用户注意系统兼容性和从官方渠道下载的必要性。</think># 解决TensorFlow中缺少cudart64_80.dll的步骤 ## 1. 确认TensorFlow与CUDA版本对应关系 - TensorFlow 1.3及以下版本通常需要CUDA 8.0和cuDNN 6.0[^2][^4] - 检查TensorFlow版本：$ pip show tensorflow-gpu ## 2. 安装CUDA 8.0 1. 访问[NVIDIA CUDA Toolkit Archive](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive) 2. 选择CUDA Toolkit 8.0并下载对应操作系统的安装包 3. 安装时注意勾选： - 添加至系统PATH环境变量 - 保持默认安装路径：$ C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 $ ## 3. 配置环境变量 1. 添加CUDA路径到PATH： ``` C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\libnvvp ``` 2. 验证安装：$ nvcc --version $ 应显示CUDA 8.0 ## 4. 安装cuDNN 6.0 1. 访问[NVIDIA cuDNN Archive](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive) 2. 下载cuDNN v6.0 for CUDA 8.0（需注册开发者账号） 3. 解压后将以下文件复制到CUDA目录： - `bin` → `CUDA\v8.0\bin` - `include` → `CUDA\v8.0\include` - `lib` → `CUDA\v8.0\lib\x64` ## 5. 验证TensorFlow GPU支持 ```python import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available()) # 应返回True ``` ## 注意 - 不建议从第三方网站下载单独的dll文件[^3] - 若需使用较新TensorFlow版本（如2.x），需要安装更高版本的CUDA（如10.2）和对应cuDNN[^4] - Windows系统可能需要安装对应的Visual Studio Redistributable组件

这个错误是由于无法找到所需的'cudart64_90.dll'文件而导致的。 这是因为TensorFlow需要这个文件来执行与GPU相关的操作。 解决这个错误的方法是安装正确的CUDA版本并将其添加到环境变量中。 如果已经安装的话，也许需要检查CUDA是否正确地安装在计算机上，并手动将所需的文件移动到TensorFlow需要的位置。 如果您使用的是虚拟环境，则需要在虚拟环境中重新安装TensorFlow并正确配置环境变量。 总之，为了解决这个错误，需要安装正确版本的CUDA和TensorFlow，并确保所有必需的文件位于正确的位置并被正确配置。