No Windows, a execução de “import tensorflow” gera o erro Nenhum módulo denominado “_pywrap_tensorflow”

No Windows, o TensorFlow relata um ou ambos os erros a seguir após a execução de uma import tensorflowinstrução:

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

O problema era a biblioteca cuDNN para mim - por algum motivo cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0 NÃO estava funcionando - usei cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1 - TUDO BOM!

Minha configuração trabalhando com Win10 64 e Nvidia GTX780M:

• Certifique-se de ter a lib MSVCP140.DLL verificando seu sistema / caminho - se não, pegue aqui
• Execute o instalador do Windows para python 3.5.3-amd64 a partir daqui - NÃO tente versões mais recentes, pois provavelmente não funcionarão
• Obtenha o cuDNN v5.1 para CUDA 8.0 a partir daqui - coloque-o na pasta de usuários ou em outro local conhecido (você precisará disso no seu caminho)
• Obtenha CUDA 8.0 x86_64 aqui
• Defina vars PATH conforme esperado para apontar para as libs cuDNN e python (o caminho do python deve ser adicionado durante a instalação do python)
• Certifique-se de que ".DLL" está incluído em sua variável PATHEXT
• Se você estiver usando tensorflow 1.3, então você deseja usar cudnn64_6.dll github.com/tensorflow/tensorflow/issues/7705

Se você executar o Windows 32, certifique-se de obter as versões de 32 bits dos arquivos mencionados acima.

No meu caso, o arquivo "cudnn64_6.dll" na pasta / bin teve que ser renomeado para "cudnn64_5.dll" para que o erro desaparecesse. Eu facilmente gastei duas horas para descobrir isso e segui o guia de instalação oficial ao pé da letra. Isso é verdade para a instalação via pip (com suporte oficial) e conda (com suporte da comunidade).

Qualquer um dos erros indica que seu sistema não foi instalado MSVCP140.DLL, o que o TensorFlow exige.

Para corrigir esse erro:

1. Determine se MSVCP140.DLLestá em sua %PATH%variável.
2. Se MSVCP140.DLLnão estiver em seu %PATH%, instale o Visual C ++ 2015 redistribuível (versão x64), que contém essa DLL.

Para tensorflow com CPU apenas:

Eu instalei o Tensorflow usando o comando:

pip3 install --upgrade tensorflow

Este instalado, tensorflow 1.7
mas não foi possível importar o tensorflow de dentro python 3.6.5 amd64usando:

import tensorflow as tf

Então, eu rebaixei a versão do tensorflow de 1.7para 1.5usar o seguinte comando:

pip3 install tensorflow==1.5

Isso desinstalou a versão anterior e instalou 1.5. Agora funciona.

Parece que minha CPU não suporta o conjunto de instruções AVX que é necessário emtensorflow 1.7

Eu tinha MSVCP140.DLLnas pastas do sistema e .DLL na variável PATHEXT na Variável de Ambiente.

Tenho Win7 Pro de 64 bits na CPU AMD, sem GPU. Eu estava seguindo as instruções em "Instalando com pip nativo" em https://www.tensorflow.org/install/install_windows . A etapa de instalação correu bem, mas a tentativa de importar tensorflow produziu o infame:

ImportError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'

Esta parece ser uma daquelas situações em que muitas coisas não relacionadas podem dar errado, dependendo da configuração, todas em cascata para o mesmo erro.

No meu caso, instalar o MSVCP140.DLL foi a resposta.

Você MSVCP140.DLLjá se

1. você tem um arquivo C:\Windows\System32\MSVCP140.DLLE
2. se você tem um sistema de 64 bits, você também tem C:\Windows\SysWOW64\MSVCP140.DLL .

Eu instalei manualmente, o que era desnecessário (o redistribuível não é toda a bagunça de desenvolvimento do Visual C ++ e não é grande). Use o link postado anteriormente neste tópico para instalá-lo: Visual C ++ 2015 redistributable .

Além disso, recomendo que você substitua o diretório de instalação padrão do Python e o coloque em qualquer lugar que não seja C:\Program Files, porque o Windows tenta proteger os arquivos contra gravação lá, o que causa problemas posteriormente.

TensorFlowrequer MSVCP140.DLL, que pode não estar instalado em seu sistema. Para resolver o problema, abra o terminal e digite ou cole este link:

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

Observe que isso é para instalar a versão somente CPU do TensorFlow.

cuDNN causa meu problema. A variável PATH não funciona para mim. Tenho que copiar os arquivos das minhas pastas cuDNN para a estrutura de pastas CUDA 8.0 respeitosa.

Para aqueles que usam hardware mais antigo:

Você pode obter este mesmo erro por ter uma CPU mais antiga usando tensorflow-gpu 1.6.

Se sua cpu foi feita antes de 2011, sua versão max tensorflow-gpu é 1.5.

O Tensorflow 1.6 requer instruções AVX em sua cpu. Verificado aqui: documentos do Tensorflow Github

CPUs habilitadas para AVX: CPUs Wiki AVX

O que eu fiz em meu ambiente conda para tensorflow:

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

O problema para mim era a biblioteca cuDNN que não correspondia aos requisitos da placa gráfica. Eu baixei a versão 6.0, mas para minha GTX980ti, mas o recurso de computação recomendado no site da nvidia era 5.1 ( http://developer.nvidia.com/cuda-gpus ), então baixei 5.1 e substituí a versão 6.0 e assim que eu ' fiz isso, começou a funcionar.

Depois de muitas tentativas e erros, e certificando-se de que VC ++ 2015 Redistributable , cuDNN DLL e todas as outras dependências estão acessíveis a partir do PATH, parece que o Tensorflow GPU funciona apenas com Python 3.5.2(no momento desta escrita)

Então, se você estiver usando Anaconda

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

Em seguida, abra o interpretador python e verifique

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

Dispositivo encontrado 0 com propriedades:
nome: GeForce 940M
maior: 5 menor: 0
memoryClockRate (GHz) 1.176
pciBusID 0000: 06: 00.0
Memória total: 2,00GiB
Memória livre: 1,66GiB

Créditos: este guia bacana

Para cada versão do Tensorflow, ele requer uma versão diferente do CuDnn. Em www.tensorflow.org , eles não mencionaram isso no guia de instalação!

Meu caso usa o tensorflow versão 1.3 que usa cuDNN 6. https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases .

Por favor, verifique sua versão tensorfow e a versão cuDNN se elas combinam.

E defina o ambiente do caminho para cuDNN, se ainda não funcionar, verifique a resposta de @Christ Han .

Publiquei uma abordagem geral para solucionar o problema de "falha no carregamento de DLL" neste artigo em sistemas Windows. Para referência:

1. Use a DLL do analisador de dependência dependências para analisar <Your Python Dir>\Lib\site-packages\tensorflow\python\_pywrap_tensorflow_internal.pyde determinar a DLL exata faltando (indicado por um ?lado a DLL). O caminho do arquivo .pyd é baseado na versão da GPU do TensorFlow 1.9 que instalei. Não tenho certeza se o nome e o caminho são os mesmos em outras versões do TensorFlow.

2. Procure informações sobre a DLL ausente e instale o pacote apropriado para resolver o problema.

Alguém pode ficar tentado a manter o Powershell / cmd aberto no Windows. Passei um tempo razoável até decidir fechar e reabrir meu Powershell apenas para perceber que fiz tudo certo.

Caso você esteja tentando instalar a GPU tensorflow no Windows, você pode encontrar este tutorial fácil e interessante.

Nota: Se você estiver usando PyCharm, por exemplo, você deve alterar o interpretador para o ambiente conda criado.

Dll não encontrado. Instale o Visual C ++ 2015 redistribuível para corrigir.

O problema era a biblioteca cuDNN para mim. Consegui executar o código de teste após adicionar o diretório (possivelmente pasta bin) da DLL cuDNN (não o arquivo LIB) no PATH do Windows.

Para referência, instalei o TensorFlow da fonte usando PIP e meu SO: Windows 7 e IDE: Visual Studio 2015.

Com o TensorFlow versão 1.3.0, você precisa usar o Cudnn 6.0 em vez do Cudnn 5.0, pois o Cudnn 5.0 está apresentando esse erro. Não se esqueça de adicionar a variável de caminho ao Cudnn 6.0. Com o cudnn64_6.dll seu Tensorflow funcionará bem. Leia o link abaixo. https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/RELEASE.md#release-130

Meus dois centavos:

Tive muitos problemas ao tentar instalar o CUDA 8.0 corretamente no Windows 7. Eu tinha uma versão anterior instalada e queria atualizar, então desinstalei e tentei instalar o CUDA 8.0 (para tensorflow 1.3). A instalação falhou todas as vezes, tentei fazer o downgrade para CUDA 7.5 e consegui instalá-lo, mas tive muitos problemas com o tensorflow (semelhante ao problema PATH descrito aqui). Resumindo: o que funcionou para mim foi:

1) Desinstale CADA componente NVIDIA (exceto o driver de vídeo)

2) Baixe o kit de ferramentas CUDA 8.0 (e o patch) https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

3) Verifique o CheckSum MD5 (usei o MS https://www.microsoft.com/en-ca/download/confirmation.aspx?id=11533 mas qualquer um serviria) para ter certeza de que estavam OK (aconteceu várias vezes que o instalador não foi baixado corretamente porque meu roteador WiFi aparentemente).

4) Execute o instalador do kit de ferramentas CUDA como root

5) baixe o cudnn 8.0 v6 e adicione sua localização à variável PATH https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

Espero que ajude e evite algumas dores de cabeça ...

NOTA: Este script me ajudou muito a depurar o problema! (Obrigado, mrry) https://gist.github.com/mrry/ee5dbcfdd045fa48a27d56664411d41c

Vou tentar dar a solução que funcionou para mim. Parece que diferentes conjuntos de problemas podem levar a essa situação.

O software de 32 bits funciona em sistemas operacionais de 64 bits. Instalei o anaconda-3 (32 bits) em meu SO de 64 bits. Estava funcionando perfeitamente bem. Decidi instalar o tensorflow na minha máquina e ele não iria instalar a princípio. Eu estava usando o ambiente conda para instalar o Tensorflow e recebi este erro.

A solução é se você estiver executando um sistema operacional de 64 bits, instale o anaconda de 64 bits e se você estiver executando um sistema operacional de 32 bits, então o anaconda de 32 bits . Então siga o procedimento padrão mencionado no site do tensorflow para windows (instalação do anaconda). Isso tornou possível instalar o tensorflow sem nenhum problema.

minha resposta é apenas para usuários do Windows 10, pois tentei o seguinte no Windows 10. Estendendo algumas das respostas acima, sugiro o seguinte: Se você estiver usando o anaconda, pode evitar tudo e simplesmente instalar o anaconda-navigator usando o comando

conda install -c anaconda anaconda-navigator

Então você pode lançar o navegador a partir do prompt de comando usando o comando

anaconda-navigator

Ao executar este comando, você obtém um gui simples onde você pode criar um ambiente virtual, criar o ambiente com python = 3.5.2 e instalar o módulo tensorflow-gpu ou tensorflow pesquisando o módulo na caixa de pesquisa usando gui, isso também tomará cuidado de instalar arquivos cuda corretos para você. Usar o navegador anaconda é a solução mais simples.

Se você não estiver usando o anaconda, tome cuidado com o seguinte

tensorflow-gpu 1.3 requer python 3.5.2, cuda development kit 8.0 e cudaDNN 6.0, portanto, ao instalar certifique-se de executar o comando

pip install tensorflow-gpu==1.3

tensorflow-gpu 1.2.1 ou menos requer python 3.5.2, cuda development kit 8.0 e cudaDNN 5.1, portanto, ao instalar certifique-se de executar o comando

pip install tensorflow-gpu==1.2.1

Abaixo estão as etapas que você precisa seguir para ambos os processos acima Configurando suas variáveis ​​de caminho Você deve ter as seguintes variáveis ​​de sistema

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"

Seu PATHTEXT deve incluir ".DLL" junto com outras extensões

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

Adicione também o seguinte ao seu caminho

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        

Se estiver recebendo erros, você pode baixar o código abaixo por mrry, este código verificará sua configuração e informará se algo está errado https://gist.github.com/mrry/ee5dbcfdd045fa48a27d56664411d41c

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

A referência acima é muito útil. Por favor, comente para melhorias a esta resposta. Espero que isso ajude, obrigado.

tensorflow 1.3 ainda não suporta cuda 9.0 . Eu degradado para cuda 8.0 , então funciona.

Para as pessoas que encontraram esta postagem em 2019, esse erro também pode ocorrer porque o Python versão 3.7 não tem suporte para TensorFlow (consulte https://www.tensorflow.org/install/pip ). Portanto, verifique a versão do Python:

python --version

Caso seja maior que 3,6, deve ser rebaixado para 3,6. Para Anaconda:

conda install python=3.6

Em seguida, instale o TensorFlow.

pip install tensorflow

A propósito, eu não tinha a versão da GPU, então não houve problemas relacionados ao CUDA no meu caso.

Encontrou o mesmo problema ( em 09/09/2019 ) ao investigar [SO]: Erro ao treinar usando a API do estimador em tensorflow .

Configuração:

• Win 10 x64
• Python 3.7.3 ( x64 )
• TensorFlow- GPU 1.13.1 ( [TensorFlow]: instalar TensorFlow com pip )

Erro :

[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.

Olhando para o módulo "defeituoso" (graças ao Dependency Walker ), não é ele mesmo que está faltando, mas algumas de suas dependências (os arquivos cu * _ 100 .dll ).

Verifique [SO]: Python Ctypes - carregando dll lança OSError: [WinError 193]% 1 não é um aplicativo Win32 válido (resposta de @CristiFati) (a seção Conclusões no final) para obter mais detalhes sobre esse tipo de erro.
Eu tinha uma versão mais antiga do CUDA Toolkit ( 8 ) e, como consequência, os arquivos cu * _ 80 .dll .

Atualizar para TensorFlow-GPU 1. 14 .0 ( "e:\Work\Dev\VEnvs\py_064_03.07.03_test0\Scripts\python.exe" -m pip install --upgrade tensorflow-gpu), tornou o erro um pouco mais claro (e também mais curto):

[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

Passos :

• Desinstale qualquer versão do CUDA Toolkit (opcional)
• Instalar [nVidia.Developer]: Arquivo CUDA Toolkit 10.0
  • Certifique-se de instalar a v10.0 (para a qual esta versão do TensorFlow-GPU foi construída ). Eu instalei a v10. 1 (que era a versão mais recente e também a versão recomendada no momento da resposta) e os nomes .dll não correspondiam ( cu * _10 1 .dll ). Como eu não queria instalar a v10.0 , criei alguns links simbólicos (com os nomes "corretos") para os arquivos existentes e funcionou. Mas tenha em mente que isso não é suportado !!! Você pode experimentar um comportamento engraçado (incluindo travamentos) . Esta é uma solução alternativa (coxo) ( gainarie )
  • Além disso, uma versão cuDNN compatível (o que significa que é para uma versão específica do kit de ferramentas CUDA ) ( [nVidia.Developer]: arquivo cuDNN ) é necessária. Para acessar o URL de download , é necessária a assinatura da nVidia

Após as etapas acima, e também definindo os caminhos corretos, funcionou:

[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!!!