在安装tensorflow的时候，使用import tensorflow出现了找不到dll文件的错误，参考了不少博客和stackflow的解决方案，发现其中只说了版本号不匹配，可是没有具体说明什么样的版本才是适配正确的，所以手写此避坑指南。再次感谢Function兄的指导帮助。python
笔者环境：服务器
python 版本3.6测试
tensorflow版本1.14spa
ImportError: Could not find 'cudart64_100.dll'命令行
简答：blog
仔细分析错误的类型、缘由图片
搞清本身的tensorflow以及CUDA版本ip
换用对应版本进行解决，完成cuda与tf的适配，cudnn与cuda的适配，protobuf与tf的适配文档
一. 错误类型缘由博客
问题是找不到cuda系的dll文件的模块，提示须要下载CUDA10.0，那么首先查看cuda的路径下是否存在该文件：
经过C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA路径访问cuda，在其bin目录下查找是否有cudart64_100.dll模块
若是有，则查看环境变量是否添加;若是没有，可能就是cuda版本和tensorflow版本的匹配问题
二. 搞清本身的tensorflow及CUDA版本
进入命令行环境下，首先经过python --version肯定本身的python版本是3.6
再经过pip list查看已经安装好的tensorflow版本，笔者本人的版本是1.14
经过nvcc --version查看cuda版本，笔者以前的cuda版本是V9.0.176;
经过Tesnsorflow官网查找对应版本信息
能够看到当Tensorflow的版本>=1.13时，CUDA的版本须要是10.0，同时cudnn版本号须要大于7.4.1;
这里笔者选用了将cuda的版本卸载，以适用tensorflow版本
直接进入C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA路径下将文件夹删除，而且将环境变量删除。
找到了一个高中生搭的服务器下载连接，这里的下载速度会快一些：
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三. 匹配对应的cudnn对应cuda版本
将cuda版本安装后，再次打开jupyter运行import tensorflow，发现并无成功，出现了找不到'cudnn64_7.dll'的错误：
ImportError: Could not find 'cudnn64_7.dll'
此提示表示缺乏cudnn模块的dll文件，根据tensorflow文档，对应tensorflow1.13版本以上，cudnn须要是>7.4.1的版本，下载cudnn版本，cudnn的目录结构以下:
将cudnn目录下的文件对应放在cuda目录下便可
四. 匹配对应的protobuf对应tf版本
此时应该是没问题了吧，笔者继续运行import tensorflow, MMP, 并无顺利运行，出现了提示'descriptor'的错误：
ImportError: cannot import name 'descriptor'
stackflow上的tf安装问题汇总
经过stackflow上查找，发现该错误出现的缘由是由于protobuf和tf的版本不对应，由于tf和pro之间存在依赖关系，因而笔者首先uninstall pro, 接着uninstall tf，最后从新install tf ，tf会自动对依赖项pro进行安装。
中间出现了一点小插曲，笔者是用virtualenv的py虚拟环境，因而安装好了版本后，依然会出现'descriptor'的错误，因而本身在原生py环境中测试了下，发现能够导入tf。那么缘由就是可能由于系统找不到py虚拟环境中的sitepackage，将虚拟环境的py-bin下的目录设置为环境变量，便可正常调用。
最后结果导入成功：