could not load library cudnn_ops_infer64_8.dll. Error code 126

解決could not load library cudnn_ops_infer64_8.dll. Error code 126的問題
“Could not load library cudnn_cnn_infer64_8.dll. Error code 126 ” 主要是由于缺少相關的依賴，導致CUDA無法正常調用，因此出現的問題。

? 解決方案：

下載相關ddl文件：使用GPU報錯+cuda/dudan相關ddl文件+couldnotloadlibrarycudnn_ops_infer-深度學習文檔類資源-CSDN下載

下載后，解壓縮，將ddl文件復制到C：\windows\system文件夾下，即可正常使用gpu,也可以找到安裝CUDA的地址，默認在C：\windows\progrsmfile\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\V11.6文件夾下的bin文件夾，復制ddl文件夾至該文件夾下

cuda的下載及安裝

cuda版本
如何判斷自己應該下載什么版本的cuda呢？

打開nvidia（桌面右鍵）->選擇左下角的系統信息->組件

第三行，可以看到自己電腦支持的cuda

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CUDA toolkit Download
?????kCUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

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點進去，按照如下配置選擇，然后點擊下載：

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最終下載出.exe格式的文件

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cuda安裝
安裝cuda時，第一次會讓設置臨時解壓目錄，第二次會讓設置安裝目錄；

臨時解壓路徑，建議默認即可，也可以自定義。安裝結束后，臨時解壓文件夾會自動刪除；

安裝目錄，建議默認即可；

注意：臨時解壓目錄千萬不要和cuda的安裝路徑設置成一樣的，否則安裝結束，會找不到安裝目錄的！！！

選擇自定義安裝

安裝完成后，配置cuda的環境變量；

命令行中，測試是否安裝成功；

雙擊“exe文件”，選擇下載路徑（推薦默認路徑）

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同意并繼續

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自定義安裝，精簡版本是下載好所有組件，并且會覆蓋原有驅動，所以在這里推薦自定義下載

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如果你是第一次安裝，盡量全選

如果你是第n次安裝，盡量只選擇第一個，不然會出現錯誤

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沒有選擇visual studio，后面說找不到，就返回取消了這個復選框

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記住默認的安裝路徑

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在安裝了

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Ok啦，點擊下一步即可

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查看環境變量

點擊設置-->搜索高級系統設置-->查看環境變量

【如果沒有需要自己添加】

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系統變量的三四行有兩個路徑，是自動生成的

還有兩個這個

驗證是否安裝成功：

運行cmd，輸入nvcc --version 即可查看版本號；

set cuda，可以查看 CUDA 設置的環境變量。

nvcc --version OR nvcc -V set cuda

安裝成功

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cuDNN下載及安裝
cuDNN下載

cuDNN地址如下，不過要注意的是，我們需要注冊一個賬號，才可以進入到下載界面。大家可以放心注冊的。

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https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

點擊注冊

注冊成功后的下載界面

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可以使用下面網址，查看適配的 cuDNN

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

選擇跟自己的cuda版本適配的cudnn版本

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選擇如下版本

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下載結果是一個壓縮包

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cuDNN配置
cuDNN叫配置更為準確，我們先把下載的 cuDNN 解壓縮，會得到下面的文件：

下載的文件都在這個目錄下：

D:\software\cuda\package

解壓后的文件：

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下載后發現其實cudnn不是一個exe文件，而是一個壓縮包，解壓后，有三個文件夾，把三個文件夾拷貝到cuda的安裝目錄下。

CUDA 的安裝路徑在前面截圖中有，或者打開電腦的環境變量查看，默認的安裝路徑如下：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0
拷貝時看到，CUDA 的安裝目錄中，有和 cuDNN 解壓縮后的同名文件夾，這里注意，不需要擔心，直接復制即可。cuDNN 解壓縮后的同名文件夾中的配置文件會添加到 CUDA安裝目錄中的同名文件夾中。【此處還是建議還是分別把文件夾的內容復制到對應文件夾中去】

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現在大家應該可以理解，cuDNN 其實就是 CUDA 的一個補丁而已，專為深度學習運算進行優化的。然后再參加環境變量

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添加后出現了這個，不知道會不會有問題

添加至系統變量：

往系統環境變量中的 path 添加如下路徑（根據自己的路徑進行修改）

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\lib
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\libnvvp

驗證安裝是否成功

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配置完成后，我們可以驗證是否配置成功，主要使用CUDA內置的deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe：

首先win+R啟動cmd，cd到安裝目錄下的 …\extras\demo_suite,然后分別執行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe,應該得到下圖:

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參考鏈接：https://blog.csdn.net/m0_45447650/article/details/123704930

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的could not load library cudnn_ops_infer64_8.dll. Error code 126的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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