tensorflow运行报错Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'

运行的时候提示这个错误：

W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found

按照这个配置安装的
版本 tensorflow_gpu-2.6.0
Python 版本 3.6-3.9
编译器 MSVC 2019
构建工具 Bazel 3.7.2
cuDNN 8.1
CUDA ：11.2

path也配置了

文件也是存在的

但是就是报这个错有人知道咋回事吗

解决方法
先假定你的版本都对，版本之间都支持
进行以下操作

1、重新打开所有终端或重启电脑
默认情况下，Nvidia CUDA 工具包会自动将 bin 目录注册到 PATH 环境变量中，
因此在任何打开的终端上都不会立即识别它。请务必关闭它们并再次打开它们以运行 Python 脚本以检查警告是否不再出现。

只是为了确定，重新启动计算机。

2、运行脚本进行测试
现在，在运行需要 TensorFlow 工作的脚本后，您现在将看到信息消息而不是警告：

2021-01-06 13:32:28.800271: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] 
Successfully opened dynamic library cudart64_110.dll

3、故障排除
如果安装 CUDA 后，重新打开终端或重新启动计算机都没有在运行脚本后消除警告，请验证 DLL 文件是否存在于提到的目录中（同时检查找到的 DLL 的版本是否与脚本需要）在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin. 对于此版本，该cudart64_110.dll文件将存在于那里。

如果DLL存在，那么问题可能是bin目录没有在系统的环境变量中注册。编辑 PATH 环境变量，添加 CUDA 的绝对目录（C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA<your-version>\bin）。

另外，避免中文路径，中文路径几乎可能导致大多数错误。

如果上述方法都不行，请发一下你的系统版本。
然后开始和对你的系统，CUDA，cudaa,显卡驱动，Python，tensorflow版本支持进行下检查。

如有问题及时沟通。

可以参考一下https://blog.csdn.net/FriendshipTang/article/details/113573114