问题描述
安装完tensorflow-gpu后，使用下面的程序段可以查看能否能读取显卡。
import tensorflow as tf
if tf.test.gpu_device_name():
print('Default GPU Device: {}'.format(tf.test.gpu_device_name()))
else:
print("Please install GPU version of TF")
然而运行之后，没有打印出显卡名称，出现了一堆缺少dll文件的报错。
这里只是其中一个，还有好多文件。
Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll
解决方法
下载所有的dll文件，放置在 C:\Windows\System路径下，如图所示。
下载链接：https://download.csdn.net/download/qq1198768105/85087045
注：如果名称不完全吻合，可以手动修改文件名，这与cuda的版本有关，根据报错的提示信息修改即可。
再次运行，显卡能够被读取到。
; 其它问题
运行时，我还出现一个警告
This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2
To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
这说明CPU性能没有发挥到极致，和AVX2编码有关，但影响不大，可以通过下面的语句将其忽略。
import os
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2'
参考资料
该方法参考了博文解决Could not load dynamic library ‘cudnn64_7.dll’； dlerror cudnn64_7.dll not found，由于原博文的dll文件少了一个，特再整理一遍。
Original: https://blog.csdn.net/qq1198768105/article/details/124004146
Author: zstar-_
Title: 【Bug解决】Could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll‘； dlerror: cudart64_110.dll
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