解决Could not load dynamic library ‘cudnn64_7.dll’; dlerror: cudnn64_7.dll not found
我出现这个问题的主要的原因是：我在更新nvidia的驱动到431的时候，我需要将cuda版本配合的调到10.1版本，然后我下了一个cudnn 8.0，将.h, .lib, .dll复制到指定的cuda文件夹下,然后在我去运行import tensorflow as tf的时候出现错误Could not load dynamic library ‘cudnn64_7.dll’; dlerror: cudnn64_7.dll not found，是因为我们需要cudnn的版本和cuda配合上，这样我们需要将我们的cudnn的版本换成7.6.x的就行了，在将指定的文件进行拷贝到相对应的文件夹下即可
如果你使用的是tensorflow或其他深度学习框架，发现报错没发现cudnn64_7.dll，文件可以去英伟达那里下载相应的文件包。地址： developer.nvidia.com/rdp/cudnn-d…. 不过要注册账号，还要验证。 全部版本下载地址：developer.nvidia.com/rdp/cudnn-a…
1.注意事项 cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.5.32.zip
也就是说是在
- CUDA runtime：10.1
- window10
- cudnn=7.6.5.32
下压缩包，请注意自己的版本号，版本号不同可能会出错。
2.解决办法 现在就教你们解决办法，首先把包下载下来先，然后解压。解压后文件夹cuda里面会有这三个文件夹，里面的文件对应电脑中相应的CUDA的文件夹中的文件。
然后到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA目录下
可以发现本机的cuda版本文件夹，我这里的是v10.1所以我下载的也是v10.1版本的cudnn，然后进入到文件夹中
因为我们这里缺失的是cudnn64_7.dll文件，打开刚刚解压的文件夹cuda，把目录bin中的cudnn64_7.dll拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin文件夹下即可。（请对应自己我文件路径）
3.验证 现在就剩下验证文件是否成功加载了，进入pycharm,运行以下代码。
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print(tf.test.is_gpu_available())
如果你成功打印出True，或者在红色字体的执行报告中发现，那个我就要恭喜你成功解决问题啦！！！
