完美解决问题：Failed to get convolution algorithm

写在前面

用pycharm或jupyter notebook运行卷积神经网络时会出现问题：
Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above.
，其实还伴随着Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR的问题，
还有之后的一些CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY内存溢出的问题

解决方法：

• 方法一：网上大多的教程是说tensorflow的版本过高，或者说cuda和cudnn的版本不对，需要降级tensorflow为１.9，但实测发现这样会很麻烦，后续会带来很多问题。
• （推荐）方法二：其实显示了cudnn的问题，多半是由于显卡的显存爆了，此时我们只需在我们要执行的文件加入如下代码，即可：

import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0,1"//选择哪一块gpu,如果是-1，就是调用cpu

config = tf.ConfigProto()//对session进行参数配置
config.allow_soft_placement=True ： 如果你指定的设备不存在，允许TF自动分配设备
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.7//分配百分之七十的显存给程序使用，避免内存溢出，可以自己调整
config.gpu_options.allow_growth = True//按需分配显存，这个比较重要


session = tf.Session(config=config)
##或者
with tf.Session(config=config) as sess:

*最后提示一下，跑程序的时候可以用nvidia-smi*观察一下显存的情况