ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'--解决方法_modulenotfounderror: no module named 'nvidia

目录

一、问题描述

二、问题分析

三、解决方法

四、什么是_pywrap_tensorflow_internal

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一、问题描述

最近朋友装环境时又遇到这个问题：

ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'
 
 
Failed to load the native TensorFlow runtime.

这个问题也许很多人一开始会认为是自己的CUDA或者是cuDNN的问题

二、问题分析

1.朋友的显卡是NVIDIA GeForce 1060，环境是CUDA9.0，cuDNN7.0，然后朋友运行了如下命令：

pip install tensorflow-gpu

2.报了上面提到的错误，查看了版本，发现版本是1.12版本。这里博主告诉朋友版本不兼容。

三、解决方法

1.卸载当前tensorflow-gpu：

pip uninstall tensorflow-gpu

2.安装较低版本tensorfow-gpu，这里博主安装的是1.7版本：

pip install tensorflow-gpu==1.7

3.安装了这个版本的tensorflow-gpu就没有报错了，朋友很感谢我~

四、什么是_pywrap_tensorflow_internal

1.我们查看Python库会发现，这个应该是和wrapper文件一样的。查看tensorflow和python的官网和一些解决问题的网站，我们会知道：pywrap_tensorflow_internal.py 模块被导入时，会加载_pywrap_tensorflow_internal.so动态链接

2.这个文件是怎么来的呢？原来tensorflow使用bazel编译时，swig会生成两个wrapper文件：pywrap_tensorflow_internal.py和pywrap_tensorflow_internal.cc，前者是对接上层Python调用，后者对接底层C API调用

3.什么是swig呢？前端多语言实现需要swig包装器，tensorflow很好的一点是它提供了这样的一个多种语言的前端接口。swig把c/c++ 封装成python可调用的so文动态链接库，这样我们就可以通过其他语言来完成深度学习的模型训练和测试

4.较新版本添加了调用这个_pywrap_tensorflow_internal模块，找不到就安装旧一点的版本即可~