希望可以更新tensorflow版本确保CUDA12.x可以被正常调用

[Kerara-1]

W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found
2025-02-15 19:35:04.624141: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine.
2025-02-15 19:35:05.814746: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found
2025-02-15 19:35:05.815147: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cublas64_11.dll'; dlerror: cublas64_11.dll not found
2025-02-15 19:35:05.815510: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cublasLt64_11.dll'; dlerror: cublasLt64_11.dll not found
询问deepseek后表示是版本不兼容导致的，希望可以添加新的兼容版本以适应高版本的CUDA，以下为deepseek的回答
嗯，用户遇到了TensorFlow找不到cudart64_110.dll等CUDA动态链接库的问题。根据用户提供的信息，他们安装的是CUDA 12.8和cuDNN 9.7，但错误提示缺少的是CUDA 11.0版本的DLL文件。这说明TensorFlow项目可能需要的是CUDA 11.0相关的组件，而用户安装的是更高版本的CUDA 12.8，导致版本不兼容。

首先，我需要检查用户的环境配置。根据搜索结果，很多情况下这种错误是由于TensorFlow版本与CUDA版本不匹配引起的。例如，网页2提到版本适配问题，降低TensorFlow版本可能解决；网页8也提到需要检查CUDA和TensorFlow的版本对应关系。用户的项目可能使用的是较旧的TensorFlow版本，需要CUDA 11.0的支持，但用户安装的是CUDA 12.8，显然版本不匹配。

用户提到无法单独升级TensorFlow，因为项目是整合包。所以可能的解决方案包括：修改环境变量指向正确的CUDA版本，或者通过符号链接让系统找到现有的DLL文件。例如，网页1中用户将Anaconda目录添加到环境变量解决了问题；网页3和5建议将DLL文件复制到系统目录，但这种方法可能不可靠，尤其是跨版本的情况。此外，网页6提到可以通过重命名现有DLL文件来匹配所需名称，但需要确认CUDA版本是否兼容。

另外，检查是否存在多个CUDA版本的环境变量冲突。例如，系统可能优先搜索了其他路径，而不是用户安装的CUDA 12.8的路径。需要确保CUDA的bin目录（如C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8\bin）在环境变量中，并且位于较前的位置。网页1和网页8都提到了环境变量的重要性。

如果用户无法安装旧版CUDA，可能需要手动下载所需的DLL文件，但需要注意版本兼容性。网页3、4、5提供了下载DLL的方法，但跨版本使用可能存在风险，可能导致程序崩溃或性能问题。此外，修改源代码中的版本号可能有效，例如在加载库之前设置环境变量，如网页7提到的导入spicy包，但这可能不适用于所有情况。

还有一种可能，用户的项目依赖的TensorFlow版本需要CUDA 11.0，但CUDA 12.8并不向后兼容。因此，最佳解决方案可能是安装CUDA 11.0并配置环境变量指向该版本，同时保持CUDA 12.8的存在，通过调整环境变量顺序让系统优先使用11.0的DLL。网页9提到CUDA版本不匹配时需要安装对应的版本，并正确设置路径。

最后，用户可能需要权衡是否值得维护多个CUDA版本，或者联系项目维护者更新到支持较新CUDA版本的TensorFlow。如果项目强制要求旧版本，可能别无选择只能安装旧版CUDA。

[PureWaterSun]

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