先说一下我现在用的贼得劲的版本：
python3.6+tensorflow-gpu1.12.0+cuda10.0+cudnn7.3.1
问题1：
1，tensorflow遇到ImportError: Could not find 'cudart64_100.dll’错误解决
情况是这样的，暑假自己配的电脑，刚配完（显卡是gtx1660Ti）。新电脑，趁热乎，必须要安装咱们机器学习相关的东西啊（嘿嘿）。
安装完Python的一些基本工具后，就直奔英伟达官网下载cuda，最新版本（10.1），没怎么注意版本具体就直接安装了，cudnn也是，找到对应版本，按照各大博主以及大佬们的介绍直接解压放在cuda的安装路径下，再直奔Python官网找到最新tensorflow-gpu版本（1.14.0）当时就是这个版本。直接怼上。（安装详细过程可以去找别的大佬博客里面看）
以为一切都是这么自然。然后就出现了上述问题。Could not find 'cudart64_100’，正常在装完10.1版本后，里面安装包的相应文件其实是cudart64_101，所以tensorflow-gpu在调用的时候找不到很正常。没办法最新的tensorflow都不支持（不知道是不是，嘿嘿） 那就只有降版本。换成cuda10.0版本，这里给上链接[cuda10.0下载]，(https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive)我自己现在用的也是这个。当换完版本后，上述问题应该是不会出现了。
问题2：
2，Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize
这个问题看着像是cudnn的问题，其实是当降低cuda版本后，还是tensorflow的版本不匹配（太高了）。网上大多数的解决办法都是降低tensorflow-gpu的版本。刚开始我的是1.14的然后降到1.13，最后在安装tensorflow-gpu（1.12.0）运行OK！这里说一下如何看自己cuda版本，就是黑窗口里面输入nvcc-v
tensorflow的版本怎么看我就不多说了，换到tensorflow-gpu1.12.0，稍微提一嘴，cudnn版本我建议也不要太高，我找的是以前的版本cudnn7.3.1，最新的版本反正比这高多了。
到这里其实就差不多了，主要就是版本的问题，网上太多相关的问题基本上都是版本不匹配的情况。找好自己对应得版本就完了。
好啦，问题解决了，可以疯狂跑代码，燃烧显卡了！！！（嘿嘿）
第一次写文章，写的不好的地方有错误的地方还请大家指出讨论。感谢。
