[人工智能]cuda10.2 cudnn7.6 TensorFlow-gpu2.2.0遇到的坑

（纯纯小白的新手历程）
记录一下cuda cudnn TensorFlow遇到的坑
起因是想把一个用cpu跑的TensorFlow改成gpu。

1. 说是TensorFlow 2.0往上就不用区分cpu gpu了，结果亲测不行，最后还是pip tensorflow-gpu=2.2.0了

2. cuda的版本，很多教程说让要看先显卡信息，其实这里是最高可支持的，比这个低的也可以，最好不要用最新版本 的。。。

3. cudart64_101
   找不到这个的话，参考一个博主的做法（https://blog.csdn.net/qq_32939413/article/details/105525025），去搜cudart64，应该目录里是有cudart64_102的，直接改名就行。
   

4. 模型训练错误：Failed to get convolution algorithm，This is probably because cuDNN failed to initialize
   在这个文件
   
   输入
   config = tf.compat.v1.ConfigProto()
   config.gpu_options.allow_growth = True
   tf_keras_backend.set_session(tf.compat.v1.Session(config=config))

基本就是这些坑，弄好之后，就感觉训练速度立马提升很多了