之前，通过以下两篇文章，着重介绍了，使用openMMLab开发的MMDeploy库对MMxx系列仓库训练得到的权重pth转换得到的onnx，并分别使用python SDK和C++ SDK进行调用的详细步骤：

1. 使用MMDeploy（预编译包）转换MMxx(MMDeploy支持库均可)pth权重到onnx，并使用python SDK进行部署验证
2. 使用MMDeploy（预编译包）转换MMxx(MMDeploy支持库均可)pth权重到onnx，并使用C++ SDK加载onnx得到dll动态链接库，实现在windows平台中调用（linux也适用）
   
   

但本人再将得到的dll库迁移到另外的windows系统上的时候出现了WinError126的情况（使用python 3.7调用dll得到的错误）。现对解决方法进行说明：

1. 首先，使用Dependency Walker检查得到的dll动态链接库，查看依赖是否完善，把缺少的依赖放到需要调用的dll动态链接库的同级目录下；
   
   

2. 如果你使用了我在上述1/2项中列出的两篇文章得到的dll ，那么一定注意将文章使用MMDeploy（预编译包）转换MMxx(MMDeploy支持库均可)pth权重到onnx，并使用C++ SDK加载onnx得到dll动态链接库，实现在windows平台中调用（linux也适用）中出现的对应的dll库放入到需要调用的dll的同级目录下；
   
   
   

3. 在完成了上述两项检查之后如果仍然出现WinError126的错误，那么请检查两台电脑中对应的cuda版本是否一致，如果不一致，那么请继续使用Dependency Walker检查mmdeploy.dll缺少的依赖，可能会看到缺少cuda64_xxx.dll（这个库可以直接从本机CUDA安装目录下，例如：“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\bin\”下找到，这里我检查得到的缺少dll为：cudart64_110.dll），之后将对应的dll放到需要调用的dll同级目录下即可；
   
   

4. 如果经过上述三个步骤之后还无法调用，且报相同的错误，那么将文章使用MMDeploy（预编译包）转换MMxx(MMDeploy支持库均可)pth权重到onnx，并使用C++ SDK加载onnx得到dll动态链接库，实现在windows平台中调用（linux也适用）中指出的“mmdeploy-0.14.0-windows-amd64-cuda11.3”包下面的"thirdparty"对应的两个目录（onnxruntime/tensorrt）下的所有dll放到需要调用的dll的同级目录下即可；

做完上述几个步骤之后，一般来说就可以解决WinError 126这个问题。