UnkownError:Fail to find the dnn implementation. 解决方案
一、总结
一句话总结：
这意思是cudnn分配不出更多的运算资源了
二、UnkownError:Fail to find the dnn implementation. 解决方案及附加问题
转自或参考：UnkownError:Fail to find the dnn implementation. 解决方案及附加问题
https://blog.csdn.net/weixin_44545603/article/details/103322446
本人配置：
GEFORCE RTX 2060
Win10
CUDA10.0
cuDNN7.6
tensorflow-gpu-2.0.0
本文中只包含tf2.0的解决方案，tf1的解决方案请参考本文的参考文章链接。
我的程序是在jupyter notebook中跑的，notebook只有一个UnknownError的报错。我在控制台中找到了一些新的信息。
Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_ALLOC_FAILED
这意思是cudnn分配不出更多的运算资源了。
网上有很多人说这是因为显卡太渣了…就目前情况来看，如果一台算力7.4的显卡还太渣的话，那真不知道什么显卡不渣了…
在确定自己tensorflow、cuda、cudnn版本
这种问题只能是显存资源的分配问题导致的
tensorflow有两种显存分配方式：
- 仅在需要时申请显存空间（程序初始运行时消耗很少的显存，随着程序的运行而动态申请显存）；
- 限制消耗固定大小的显存（程序不会超出限定的显存大小，若超出的报错）。
而默认是第二种！！！
这就能解释为什么会出现alloc的问题了，所以我们通过下面的代码吧显存分配方式改成第一种就可以了！
import tensorflow as tf
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
for gpu in gpus:
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
到此，相信很多人的问题已经解决了，但是可能也有些人出现了新问题：
RuntimeError: Device could not be initialized or no devices found.
这可能是因为，现在你的程序是跑在一个虚拟环境中的（比如anaconda）。
而在这些环境中，你的硬件都是事先被初始化过的，所以才会出现这个问题。
所以我的建议是，不要用anaconda的虚拟环境了，直接在外部环境里面跑，使用上面的代码就能解决问题。
有兴趣也可以研究一下anaconda里面怎么能让设备不事先initialize或者事先初始化为按需分配。