重新安装CUDA；办理cudart64_100.dll not found标题

本文重要参考了这篇博文，建议移步这篇文章好些 。

1. https://blog.csdn.net/weixin_44606139/article/details/127493438

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笔者考研，长时间没搞了，本文当个条记，写的比力傻。
笔者在调Tacotron2的官模的时间出现的tensorflow检测不到GPU的标题+TypeError: Descriptors cannot not be created directly.的标题，详细TypeError谁人标题怎样办理就直接看输出的建议办理方式即可，假如着实出现了相同标题可以参考这篇

1. https://blog.csdn.net/qq_45738555/article/details/128693591

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正文开始
1.原CUDA卸载

卸载相应的Nsight、CUDA相干工具

重要是保存NVIDIA的图形驱动程序、NVIDIA Physx系统软件、NVIDIA GeForce Experience。
假如你卸载错了，假如是图形驱动程序以及GeForce Experience的话好处置处罚，直接重新从Nvidia官网重新下载即可，官网链接如下：

1. https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn        #Nvidia驱动
2. https://www.nvidia.cn/geforce/geforce-experience/download/        #Nvidia Geforce Experience

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至于Physx

1. https://www.nvidia.com/en-us/drivers/physx/physx-9-19-0218-driver/

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大致删除内容如下

此处还是建议参考前面给出的博文链接里面的图会比力好。
卸载完之后应该是只剩下这些，重要是NVIDIA的图形驱动程序、NVIDIA Physx系统软件和NVIDIA GeForce Experience。


假如有人Nsight Systems无法卸载的话，我是碰到这个标题了的，可以尝试直接不管，之后重新装应该是会覆盖掉的，此处我的标题是应该之前自己动了文件，之后导致目次下的卸载程序找不到对应路径导致出现了找不到的1环境。有爱好的话可以参考https://softwarekeep.com/help-center/there-is-a-problem-with-this-windows-installer-package其中给出的windows修复工具挺不错的。
2.CUDA的重新安装

此处选择的是CUDA10.2，由于Tacotron2的官模必要，在安装前肯定要查抄你的驱动版本，理论上高版本的驱动是支持安装低版本的cuda的，cuda的版本是同你显卡驱动挂钩的，cuda同驱动版本对应关系如下：

官网所在如下：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html可以自己再详细看一下。
1）查察驱动版本

进入Nvidia控制面板->帮助->系统信息

笔者此处是支持CUDA10.2的，以是说进入下一步
2）下载CUDA toolkit

下载链接如下，此处还是建议直接下载线上安装版，速率还算可以的。

1. https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exenetwork

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• 在下载后直接运行，笔者此处没留图，用的别人的图。
  

3）安装cuda

1、开始安装

在直接运行后，进入安装界面，选择安装路径，此处还是建议直接默认，假如想装在其他盘也可，此处笔者是多次安装cuda了，老惯犯了，以是说还是默认路径c盘。（建议c盘多分点空间，我200g都不敷用了）

2、选择安装方式

点击确认后进入选择页面，此处笔者仍旧举行的是自界说安装，懒得折腾环境变量的话就精简安装吧，而且多次安装的环境下也比力建议精简安装。
精简安装是直接一步安装到位，无后续步调，在安装完后假如没出现告诫，就如后续我会提到的那种形式的告诫外，就直接点击完成即可。自界说安装式可以参考一下下面。

3、选择你要的组件（此处建议直接默认安装，或许后续你会用到某些东西）

之后选择所需的驱动组件，根据自己必要安装，假如不清楚直接默认即可，虽说Visual Studio Integration不太大概会用到，参考的博文是没有安装的，此处笔者依然安装了，倘若后续必要使用到也可以到Nvidia官网中找。

1. https://www.nvidia.com/en-us/drivers/                #nvidia驱动网站

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4、选择安装路径

之后点击下一步，选择安装位置，这个可以自己定，建议还是放到一个目次下，方便找。

笔者的路径如下（肯定要记着你路径）：

5、安装完成

假如你是正常安装完成的话，应该是直接可以退出的，也就是如下

6、出现告诫

假如给了你告诫，注意看内容，此处笔者是出现了环境变量过长的标题，如下图：

而笔者还出现了别的一个标题。
此处看得出来还是出现了没安装上Nsight for visual studio 2019的相干组件的标题，不过无大碍，先埋一颗雷在这里。毕竟当下用不上，假如你必要用vs的话，建议后续还是自己安装一下这几个组件。

必要自己手动添加环境变量，笔者也建议这样做，环境变量是有总长度限制的，以防其他环境设置出现同样的标题，强烈建议自己处置处罚一下环境变量。
此处笔者环境变量设置就不做详细介绍了，简单来说自己建变量，此处用的CUDA_v10_2，建好变量后直接改path环境变量，添加%CUDA_v10_2%进去完成引用即可。
3. 办理tensorflow无法检测到GPU的标题

标题形貌如下：

1. Could not load dynamic library 'cudart64_100.dll'; dlerror: cudart64_100.dll not found

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百度出了许多办理方法，终极笔者尝试了多种方法后采用的方式是直接再去下一个cudart64_100.dll文件放到C:/Windows/System路径下，标题得到相识决，训练也正常地找到了我的贫酸GPU。
设置文件下载路径如下：

1. https://www.dll-files.com/cudart64_100.dll.html

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这个网站东西许多，建议收藏。

来源：https://blog.csdn.net/qq_45738555/article/details/128693716
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