Windowsでは、「import tensorflow」を実行すると、「_ pywrap_tensorflow」という名前のモジュールが生成されませんエラー

Windowsでは、TensorFlowはimport tensorflowステートメントの実行後に、次のエラーのいずれかまたは両方を報告します。

• No module named "_pywrap_tensorflow"
• DLL load failed.

問題は私にとってのcuDNNライブラリでした-何らかの理由でcudnn-8.0-windows10-x64-v6.0が機能していませんでした-私はcudnn-8.0-windows10-x64-v5.1を使用しました-すべて良いです！

Win1064とNvidiaGTX780Mで動作する私のセットアップ：

• システム/パスをチェックして、ライブラリMSVCP140.DLLがあることを確認してください-そうでない場合は、ここで取得してください
• ここからpython3.5.3-amd64用のWindowsインストーラーを実行します-新しいバージョンはおそらく機能しないため、試さないでください
• ここからCUDA8.0用のcuDNNv5.1を入手します-ユーザーフォルダーの下または別の既知の場所に置きます（パスにこれが必要になります）
• ここからCUDA8.0x86_64を入手してください
• cuDNNライブラリとPythonを指すように期待どおりにPATH変数を設定します（Pythonのインストール中にPythonパスを追加する必要があります）
• 「.DLL」がPATHEXT変数に含まれていることを確認してください
• tensorflow 1.3を使用している場合は、cudnn64_6.dllgithub.com / tensorflow / tensorflow / issues / 7705を使用します。

Windows 32を実行している場合は、上記のファイルの32ビットバージョンを必ず入手してください。

私の場合、エラーを解消するには、/ binフォルダー内の「cudnn64_6.dll」ファイルの名前を「cudnn64_5.dll」に変更する必要がありました。私はこれを理解するのに2時間も費やしました、そして私は手紙の公式インストールガイドに従いました。これは、pip（公式にサポートされている）およびconda（コミュニティでサポートされている）を介したインストールに当てはまります。

どちらのエラーも、システムがインストールされていないことを示していますMSVCP140.DLL。これはTensorFlowに必要です。

このエラーを修正するには：

1. が変数にあるかどうかを判別MSVCP140.DLLします%PATH%。
2. MSVCP140.DLLがにない場合は、このDLLを含むVisual C ++ 2015再配布可能ファイル（x64バージョン）を%PATH%インストールし ます。

CPUのみのテンソルフローの場合：

コマンドを使用してtensorflowをインストールしました：

pip3 install --upgrade tensorflow

これはインストールされtensorflow 1.7
ましたが、以下python 3.6.5 amd64を使用してテンソルフローをインポートできませんでした。

import tensorflow as tf

そこで、テンソルフローのバージョンを次のコマンド1.7を1.5使用してからダウングレードしました。

pip3 install tensorflow==1.5

これにより、以前のバージョンがアンインストールされ、がインストールされました1.5。今では動作します。

私のCPUはAVX命令をサポートしていないようです、で必要なセットをです。tensorflow 1.7

私が持っていたMSVCP140.DLL環境変数にPATHEXT変数にシステムフォルダと.DLLに。

私はAMDCPUにWin7Pro 64ビットを持っていますが、GPUはありません。https://www.tensorflow.org/install/install_windowsの「ネイティブpipを使用したインストール」の手順に従っていました。インストール手順は問題ありませんでしたが、テンソルフローをインポートしようとすると、悪名高いものが生成されました。

ImportError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'

これは、構成によっては、関係のない多くの問題が発生する可能性がある状況の1つであるように思われます。これらはすべて、同じエラーにカスケードされます。

私の場合、MSVCP140.DLLをインストールすることが答えでした。

あなたはMSVCP140.DLLすでに持っています

1. あなたはファイルを持っています C:\Windows\System32\MSVCP140.DLL、そして
2. 64ビットシステムを使用している場合は、さらに C:\Windows\SysWOW64\MSVCP140.DLL。ます。

手動でインストールしましたが、これは不要でした（再配布可能ファイルは、Visual C ++開発全体の混乱ではなく、大きくもありません）。このスレッドの前半に投稿されたリンクを使用してインストールします。 Visual C ++ 2015再配布可能。

また、Pythonのデフォルトのインストールディレクトリを上書きして、下以外の場所に配置することをお勧めしますC:\Program Files。これは、Windowsがファイルの書き込み保護を試み、後で​​問題が発生するためです。

TensorFlowが必要ですがMSVCP140.DLL、システムにインストールされていない可能性があります。これを解決するには、ターミナルを開くか、次のリンクを貼り付けます。

C:\> pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 

これは、CPUのみのバージョンのTensorFlowをインストールするためのものであることに注意してください。

cuDNNは私の問題を引き起こします。PATH変数が機能しません。cuDNNフォルダー内のファイルを適切なCUDA8.0フォルダー構造にコピーする必要があります。

古いハードウェアで実行している場合：

tensorflow-gpu 1.6を使用している古いCPUを使用しているため、これと同じエラーが発生する可能性があります。

CPUが2011年より前に作成された場合、最大tensorflow-gpuバージョンは1.5です。

Tensorflow 1.6では、CPUにAVX命令が必要です。ここで確認済み：TensorflowGithubドキュメント

AVX対応CPU： Wiki AVX CPU

テンソルフローのためにコンダ環境で行ったこと：

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu==1.5

私にとっての問題は、グラフィックカードの要件に一致しないcuDNNライブラリでした。6.0バージョンをダウンロードしましたが、GTX980ti用ですが、nvidia Webサイトで推奨されるコンピューティング機能は5.1（http://developer.nvidia.com/cuda-gpus）だったので、5.1をダウンロードして6.0バージョンを交換しました。それが機能し始めたことをしました。

多くの試行錯誤の末、VC ++ 2015再頒布可能パッケージ、cuDNN DLL、およびその他すべての依存関係にPATHからアクセスできることを確認したところ、Tensorflow GPUはPythonでのみ機能するようです3.5.2（この記事の執筆時点）

だからあなたが使っているなら Anaconda

• conda create -n tensorflow-gpu python=3.5.2
• activate tensorflow-gpu
• pip install tensorflow-gpu

次に、Pythonインタープリターを開いて確認します

>>> import tensorflow as tf
>>> sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

プロパティを持つデバイス0が見つかりました：
名前：GeForce 940M
メジャー：5マイナー：0
memoryClockRate（GHz）1.176
pciBusID 0000：06：00.0
合計メモリ：2.00GiB
空きメモリ：1.66GiB

クレジット：このきちんとしたガイド

Tensorflowのバージョンごとに、異なるバージョンのCuDnnが必要です。オンwww.tensorflow.org、彼らは、インストールガイドでそのことについて言及しませんでした！

私のケースでは、cuDNN6を使用するtensorflowバージョン1.3を使用しています。https：//github.com/tensorflow/tensorflow/releases。

tensorfowバージョンとcuDNNバージョンが一致しているかどうかを確認してください。

そして、それはまだ仕事をしない場合、cuDNNの設定パス環境を喜ば、確認してください答えを@からクリス・ハン。

この投稿では、Windowsシステムの「DLLの読み込みに失敗しました」問題のトラブルシューティングのための一般的なアプローチを投稿しました。参考のため：

1. DLL依存関係アナライザーの依存関係を使用して、<Your Python Dir>\Lib\site-packages\tensorflow\python\_pywrap_tensorflow_internal.pyd欠落している正確なDLL（?DLLの横に表示）を分析および判別します。.pydファイルのパスは、インストールしたTensorFlow 1.9GPUバージョンに基づいています。名前とパスが他のTensorFlowバージョンで同じかどうかはわかりません。

2. 不足しているDLLの情報を探し、適切なパッケージをインストールして問題を解決します。

WindowsでPowershell / cmdを開いたままにしておきたいと思うかもしれません。Powershellを閉じて再度開くことにしたのは、すべてが正しく行われたことに気付くまで、かなりの時間を費やしてきました。

WindowsにtensorflowGPUをインストールしようとしている場合は、この簡単で興味深いチュートリアルを見つけることができます。

注：たとえばPyCharmを使用している場合は、インタープリターを作成されたconda環境に変更する必要があります。

DLLが見つかりません。修正するために再配布可能なVisualC ++ 2015をインストールします。

問題は私にとってcuDNNライブラリでした。WindowsPATHにcuDNNDLL（LIBファイルではない）のディレクトリ（おそらくbinフォルダ）を追加した後、テストコードを実行することができました。

参考までに、PIPとOS（Windows 7およびIDE：Visual Studio 2015）を使用してソースからTensorFlowをインストールしました。

TensorFlowリリース1.3.0では、Cudnn 5.0でこのエラーが発生するため、Cudnn5.0ではなくCudnn6.0を使用する必要があります。Cudnn 6.0にパス変数を追加することを忘れないでください。cudnn64_6.dllを使用すると、Tensorflowが正常に機能します。以下のリンクをお読みください。 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/RELEASE.md#release-130

私の2セント：

CUDA8.0をWindows7に正しくインストールしようとすると、多くの問題が発生しました。以前のバージョンをインストールしていて、アップグレードしたかったので、アンインストールしてCUDA 8.0（tensorflow 1.3用）をインストールしようとしました。インストールは毎回失敗しました。CUDA7.5にダウングレードしようとしましたが、インストールできましたが、テンソルフローに多くの問題がありました（ここで説明するPATHの問題と同様）。短編小説：私のために働いたのは：

1）すべてのNVIDIAコンポーネントをアンインストールします（ディスプレイグラフィックスドライバーを除く）

2）CUDAツールキット8.0（およびパッチ）をダウンロードしますhttps://developer.nvidia.com/cuda-downloads

3）CheckSum MD5を確認します（MS https://www.microsoft.com/en-ca/download/confirmation.aspx?id=11533を使用しました）が、いずれでもません）をがないことを確認します（これは数回発生しました）私のWiFiルーターはどうやら）ので、インストーラーは正しくダウンロードされませんでした。

4）ルートとしてCUDAツールキットインストーラーを実行します

5）cudnn 8.0 v6をダウンロードし、その場所をPATH変数https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-downloadに追加します。

それがいくつかの頭痛の種を助け、救うことを願っています...

注：このスクリプトは、問題のデバッグに大いに役立ちました。（ありがとうmrry） https://gist.github.com/mrry/ee5dbcfdd045fa48a27d56664411d41c

私は私のために働いた解決策を与えることを試みます。さまざまな問題がこの状況につながる可能性があるようです。

32ビットソフトウェアは64ビットOSで動作します。64ビットOSにanaconda-3（32ビット）をインストールしました。それは完全にうまく機能していました。マシンにtensorflowをインストールすることにしましたが、最初はインストールされませんでした。conda環境を使用してtensorflowをインストールしていましたが、このエラーが発生しました。

解決策は、64ビットOSを実行している場合は、64ビットアナコンダをインストールし、32ビットOSの場合は、32ビットアナコンダをインストールすることです。次に、Windows用のtensorflow Webサイト（anacondaのインストール）に記載されている標準の手順に従います。これにより、テンソルフローを問題なくインストールすることが可能になりました。

私の答えは、Windows 10で次のことを試したので、Windows10ユーザーのみを対象としています。上記の回答の一部を拡張することをお勧めします。anacondaを使用している場合は、すべてを回避し、コマンドを使用してanaconda-navigatorをインストールするだけです。

conda install -c anaconda anaconda-navigator

次に、コマンドを使用してコマンドプロンプトからナビゲーターを起動できます

anaconda-navigator

このコマンドを実行すると、仮想環境を作成し、python = 3.5.2で環境を作成し、guiを使用して検索ボックスでモジュールを検索することでモジュールtensorflow-gpuまたはtensorflowをインストールできる単純なGUIを取得します。あなたのために正しいcudaファイルをインストールするのです。anacondaナビゲーターを使用するのが最も簡単なソリューションです。

anacondaを使用していない場合は、次の点に注意してください。

tensorflow-gpu1.3にはpython3.5.2、cuda開発キット8.0、cudaDNN 6.0が必要です。したがって、インストールするときは、必ずコマンドを実行してください。

pip install tensorflow-gpu==1.3

tensorflow-gpu1.2.1以下にはpython3.5.2、cuda開発キット8.0、cudaDNN 5.1が必要です。したがって、インストールするときは必ずコマンドを実行してください。

pip install tensorflow-gpu==1.2.1

以下は、上記の両方のプロセスで実行する必要のある手順です。パス変数の設定次のシステム変数が必要です。

CUDA_HOME = "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0"
CUDA_PATH = "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0"
CUDA_PATH_V8.0 = "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0"

PATHTEXTには、他の拡張子とともに「.DLL」を含める必要があります

".COM;.EXE;.BAT;.CMD;.VBS;.VBE;.JS;.JSE;.WSF;.WSH;.MSC;.PY;.DLL"

また、パスに以下を追加します

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\extras\CUPTI\libx64;
C:\Windows\SysWOW64;
C:\Windows\System32        

エラーが発生した場合は、mrryで以下のコードを実行してダウンロードできます。このコードはセットアップをチェックし、問題があるかどうかを通知します https://gist.github.com/mrry/ee5dbcfdd045fa48a27d56664411d41c

参照：http： //blog.nitishmutha.com/tensorflow/2017/01/22/TensorFlow-with-gpu-for-windows.html

上記のリファレンスは非常に便利です。この回答の改善についてコメントしてください。これがお役に立てば幸いです、ありがとう。

tensorflow1.3はまだcuda9.0をサポートしていません。私はcuda8.0に劣化し、それから動作します。

2019年にこの投稿を見つけた人にとっては、Pythonバージョン3.7がTensorFlowをサポートしていないためにこのエラーが発生する可能性もあります（https://www.tensorflow.org/install/pipを参照）。したがって、Pythonのバージョンを確認してください。

python --version

3.6より大きい場合は、3.6にダウングレードする必要があります。Anacondaの場合：

conda install python=3.6

次に、TensorFlowをインストールします。

pip install tensorflow

ところで、私はGPUバージョンを持っていなかったので、私の場合、CUDA関連の問題はありませんでした。

同じ問題に遭遇した（中2019年9月9日）を調査しながら、 [SO]：トレーニングはtensorflowで推定APIを使用しているときにエラーを。

セットアップ：

• 10x64で勝つ
• Python 3.7.3（ x64）
• TensorFlow- GPU 1.13.1（[TensorFlow]：pipを使用してTensorFlowをインストールします）

エラー：

[cfati@CFATI-5510-0:e:\Work\Dev\StackOverflow\q057588589]> "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\Scripts\python.exe" -c "import tensorflow as tf"
Traceback (most recent call last):
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
    from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
    _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
    _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\imp.py", line 242, in load_module
    return load_dynamic(name, filename, file)
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\imp.py", line 342, in load_dynamic
    return _load(spec)
ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found.

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 1, in <module>
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 24, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow  # pylint: disable=unused-import
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 49, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 74, in <module>
    raise ImportError(msg)
ImportError: Traceback (most recent call last):
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
    from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
    _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
    _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\imp.py", line 242, in load_module
    return load_dynamic(name, filename, file)
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\imp.py", line 342, in load_dynamic
    return _load(spec)
ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found.


Failed to load the native TensorFlow runtime.

See https://www.tensorflow.org/install/errors

for some common reasons and solutions.  Include the entire stack trace
above this error message when asking for help.

「障害のある」モジュールを見ると（Dependency Walkerのおかげで）、欠落しているのはそれ自体ではなく、その依存関係の一部（cu * _ 100 .dllファイル）であることがわかります。

[SO]を確認してください：Python Ctypes-dllをロードするとOSErrorがスローされます：[WinError 193]％1は、この種のエラーの詳細について、有効なWin32アプリケーション（@CristiFatiの回答）（最後の結論セクション）ではありません。
私は古いCUDAツールキットバージョン（8）を持っていたので、結果としてcu * _ 80 .dllファイル。

TensorFlow-GPU 1. 14 .0（"e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\Scripts\python.exe" -m pip install --upgrade tensorflow-gpu）にアップグレードすると、エラーが少し明確になりました（さらに短くなりました）。

[cfati@CFATI-5510-0:e:\Work\Dev\StackOverflow\q057588589]> "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\Scripts\python.exe" -c "import tensorflow as tf"
Traceback (most recent call last):
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\site-packages\tensorflow\python\platform\self_check.py", line 75, in preload_check
    ctypes.WinDLL(build_info.cudart_dll_name)
  File "c:\install\x64\python\python\03.07.03\Lib\ctypes\__init__.py", line 356, in __init__
    self._handle = _dlopen(self._name, mode)
OSError: [WinError 126] The specified module could not be found

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 1, in <module>
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 28, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow  # pylint: disable=unused-import
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 49, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 30, in <module>
    self_check.preload_check()
  File "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\lib\site-packages\tensorflow\python\platform\self_check.py", line 82, in preload_check
    % (build_info.cudart_dll_name, build_info.cuda_version_number))
ImportError: Could not find 'cudart64_100.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Download and install CUDA 10.0 from this URL: https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive

手順：

• CUDAツールキットをアンインストールしますバージョンを（オプション）
• [nVidia.Developer]をインストールします：CUDA Toolkit10.0アーカイブ
  • 必ずv10.0をインストールしてください（このTensorFlow-GPUバージョンはに対して構築されています）。v10をインストールしました。1（これは最新であり、回答時に推奨されたバージョンでもあります）、および.dll名が一致しませんでした（cu * _10 1 .dll）。v10.0をインストールしたくなかったので、既存のファイルへのシンボリックリンク（「正しい」名前）をいくつか作成しましたが、機能しました。ただし、これはサポートされていないことに注意してください!!! 面白い動作（クラッシュを含む）が発生する場合があります。これは（不完全な）回避策です（gainarie）
  • さらに、互換性のある（つまり、特定のCUDA Toolkitバージョン用である）cuDNNバージョン（[nVidia.Developer]：cuDNN Archive）が必要です。ダウンロードURLにアクセスするには、nVidiaメンバーシップが必要です

上記の手順を実行し、正しいパスを設定すると、次のように機能しました。

[cfati@CFATI-5510-0:e:\Work\Dev\StackOverflow\q057588589]> set PATH=%PATH%;%CUDA_PATH%\bin;f:\Install\x64\NVidia\GPU Computing Toolkit\cuDNN\7.6\bin

[cfati@CFATI-5510-0:e:\Work\Dev\StackOverflow\q057588589]> "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\Scripts\python.exe" -c "import tensorflow;print(\"Success!!!\")"
Success!!!