Aquí lo guiaremos en resolver no se pudo cargar la biblioteca dinámica ‘cudart64_8.dll’. Pero antes de sumergirse en las soluciones, analicemos la biblioteca dinámica y sus funciones.
Una biblioteca dinámica es un concepto de programación en el que las bibliotecas compartidas con funcionalidades especiales se inician solo durante la ejecución del programa, lo que minimiza el tamaño general del programa y facilita un mejor rendimiento de la aplicación para reducir el consumo de memoria. En la mayoría de los programas de software, la distribución de funcionalidades específicas en distintos módulos permite cargar según sea necesario.
Tenga en cuenta que una biblioteca dinámica nunca forma parte de una aplicación o un archivo ejecutable. Durante el tiempo de ejecución, se establece un vínculo entre una biblioteca dinámica y el archivo ejecutable o la aplicación. Una biblioteca dinámica se carga en el espacio de direcciones durante el tiempo de ejecución o el lanzamiento. Cuando se carga en tiempo de ejecución, una biblioteca dinámica se conoce como “biblioteca cargada dinámicamente” o “biblioteca vinculada dinámicamente” Y cuando se carga en el lanzamiento, una biblioteca dinámica se conoce como “biblioteca dependiente dinámica”
Ahora volviendo al error que no pudo cargar la biblioteca dinámica ‘cudart64_8.dll’, según los informes, el error se debe a la ausencia de un archivo reproducible de Microsoft Visual Studio C++ en el archivo CUDA. Además, no hay una instalación adicional de CUDA y Cudnn con PyTorch en un entorno conda porque conda instala tanto CUDA como Cudnn en el entorno conda después de escribir: conda install pytorch
Soluciones recomendadas para no poder cargar la biblioteca dinámica ‘cudart64_8.dll’
Para resolver no se pudo cargar la biblioteca dinámica ‘cudnn64_8.dll; dlerror: cudnn64_8.dll no se encontró el error PyTorch en el entorno conda, no hay una instalación adicional de CUDA y Cudnn, solo porque después de escribir conda install pytorch, Conda instala tanto CUDA como Cudnn en el entorno Conda.
Este error de archivo no encontrado ocurre debido a la ausencia del archivo reproducible de Microsoft Visual Studio C++ en la carpeta CUDA.
Con PyTorch en el entorno conda, no hay instalación adicional de CUDA y Cudnn, porque después de escribir conda install pytorch, Conda instala tanto CUDA como Cudnn en el entorno Conda.
Veredicto
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