解决TF2.0: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize

3个多小时解决TF2.0: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize

在笔记本电脑上搭建的keras深度学习框架中引入卷积层时报错：Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize…花了一上午时间，最终解决……
版本信息：
python 3.7.3
CUDA 10.0.130
cuDNN 7.4.2
Tensorflow 2.0.0
Keras 2.3.0

Google+百度发现大家解决该问题有两种方式：
1.CUDA,cuDNN,Tensorflow版本不兼容。主要解决方法是Tensorflow版本太高，需要降版本。（此方法我觉得很麻烦，所以并未尝试）
2.GPU内存不足。需要在代码最前面加几行代码实现对GPU进行按需分配。（然而我尝试了加了各种代码，虽然大同小异，但其他人问题解决了，我的始终没有。）

最终解决办法： 将原有cuDNN 7.4.2版本更换为7.6.5
删掉CUDA bin,include,lib文件夹中原有cuDNN 7.4.2版本拷贝的文件，再将cuDNN 7.6.5版本文件拷贝到相应文件夹中。此时可直接运行Keras和Tensorflow框架中的代码，没有报错。

下面这些全部测试了，都不行。

# 不加这几句，则CONV 报错
# physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
# assert len(physical_devices) > 0, "Not enough GPU hardware devices available"
# tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)

# from tensorflow.compat.v1 import ConfigProto
# from tensorflow.compat.v1 import InteractiveSession
# config = ConfigProto()
# config.gpu_options.allow_growth = True
# session = InteractiveSession(config=config)

# from tensorflow.compat.v1 import ConfigProto
# from tensorflow.compat.v1 import InteractiveSession
#
# config = ConfigProto()
# config.gpu_options.allow_growth = True
# session = InteractiveSession(config=config)
# from tensorflow.compat.v1 import ConfigProto
# from tensorflow.compat.v1 import InteractiveSession
# config = ConfigProto()
# config.gpu_options.allow_growth = True
# session = InteractiveSession(config=config)
#

# import tensorflow as tf
# config = tf.compat.v1.ConfigProto()
# config.gpu_options.allow_growth = True
# session = tf.compat.v1.InteractiveSession(config=config)
#

# import tensorflow as tf
# import numpy as np
#
# config = tf.ConfigProto()
# config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3
# sess = tf.Session(config = config)