在运行第三方库时的常见报错。
ONNX Runtime（ORT）是由微软开发的开源推理引擎，支持跨平台、多硬件加速（CPU/GPU）。它能够高效运行 ONNX
格式的模型，广泛应用于模型部署、边缘计算等场景。

1.反复安装卸载无效

用户在使用 import onnxruntime 时遇到以下错误

from .onnxruntime_pybind11_state import *  # noqa
    ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
ImportError: DLL load failed while 
importing onnxruntime_pybind11_state: 动态链接库(DLL)初始化例程失败。

初步尝试：

通过 pip uninstall onnxruntime 彻底卸载库。

重新安装版本：pip install onnxruntime ==1.15.0。

多次重复上述步骤，问题依旧。

2.安装 Visual C++ 2019 可再发行组件包

使用搜索引擎排查错误，得知可能是由DLL 初始化失败可能与系统运行时库缺失有关，尝试安装 Microsoft Visual C++ 2019 Redistributable：

从微软官网下载并安装 VC++ 2019/2022 可再发行组件包。

重启系统再次尝试

pip install onnxruntime  
python -c "import onnxruntime"  

错误依然存在，表明问题并非由 VC++ 运行时库缺失直接导致。

3.查阅官方文档

onnxruntime库官方文档查阅后，怀疑是否与 CUDA 相关依赖缺失有关。尝试安装 GPU 版本：

pip install onnxruntime-gpu  

安装成功后尝试调用onnxruntime-gpu库，报错消失。
这就比较啃爹了，哈，我windows server 2016 没有gpu，项目我的依赖也是onnxruntime 不是onnxruntime-gpu，还依然报这个错误，我表示费解，而且官网不解决这个问题，只能先这样：
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