tensorflow-gpu安装报错：DLL load failed:找不到指定的模块
参考本文前需首先安装Anaconda，博主使用版本为2.0.0。
博主安装配置为：win10+cuda10.2+cuDNN7.5+tensorflow-gpu 2.3.0
使用版本资源共享：链接：https://pan.baidu.com/s/1SwtfoJI8NldWlD5K-OvtEg
提取码：rjap
1、tensorflow gpu版本安装
tensorflow gpu安装步骤：
（1）安装Nvidia Cuda;
（2）安装CuDNN;
（3）安装GPU版本tensorflow；
（4）测试。
(1）安装Nvidia Cuda
见上一篇博客。
(2）安装CuDNN
见上一篇博客
(3）安装GPU版本tensorflow
a.创建虚拟环境:选择 Python 解释器并创建一个 tensorflow-gpu 目录来存放它。
创建后可以输入conda env list查看虚拟环境是否生成，如下里面list中有则表示建立完成。
b.激活虚拟环境
输入activate tensorflow-gpu激活虚拟环境，进入一下界面则表示激活成功。
c.在虚拟环境下安装tensorflow
我的tensorflow的whl文件在E:\whl\下，所以用whl安装如下：
pip install E:\whl\tensorflow_gpu-2.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
备注：可用conda install tensorflow-gpu安装tensorflow gpu 版本，不用自己装cuda以及cdnn未亲测，可参考安装连接。
（4）测试
输入Python，import tensorflow 模块测试是否安装成功，看print(tensorflow.test.is_gpu_available())，输出为true即安装tensorflow gpu版本可用。
2、报错：DLL load failed:找不到指定的模块
在我安装过程中安装完成，print(tensorflow.test.is_gpu_available())输出false，直接import tensorflow报错：DLL load failed:找不到指定的模块如下，
仔细观察print(tensorflow.test.is_gpu_available())输出false部分的报错发现文中缺少cudart_101.dll文件。
3、解决方案
在目录C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2下搜索cudart64，若搜索结果中没有cudart64_101只有
cudart64_102（我的情况就是有cudart64_102没有cudart64_101），将cudart64_102.dll重命名为cudart64_101.dll保存即可，或者可以去网上下载一个替换掉，下载地址参考：CUDART64_101.DLL。
