(0) Unknown: 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. [[node model_2/conv2d_22/Conv2D (defined at \Programs\Python\Python37\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\ops.py:1751) ]] [[metrics/mean_io_u_2/confusion_matrix/assert_non_negative/assert_less_equal/Assert/AssertGuard/pivot_f/_3/_15]] (1) Unknown: 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. [[node model_2/conv2d_22/Conv2D (defined at \Programs\Python\Python37\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\ops.py:1751) ]] 0 successful operations. 0 derived errors ignored. [Op:__inference_distributed_function_3416]

这个错误通常是由于cuDNN初始化失败导致的。cuDNN是一个用于深度学习库TensorFlow的加速库。你可以尝试以下步骤来解决这个问题：

1. 确保你的TensorFlow版本与cuDNN版本兼容。可以在TensorFlow官方网站上查看兼容性列表。

2. 检查你的cuDNN安装是否正确。确保正确设置了环境变量，并且cuDNN的版本与你使用的TensorFlow版本匹配。

3. 如果你使用的是GPU版本的TensorFlow，请确保你的显卡驱动已正确安装，并且支持所使用的cuDNN版本。

4. 尝试重新安装TensorFlow和cuDNN。可以使用pip或conda来安装最新版本。

如果以上步骤仍然无法解决问题，你可以在TensorFlow的GitHub页面上搜索类似的问题，或向TensorFlow社区提问以获取更多帮助。

相关问题

(0) unknown: 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.

Q: "b'(0) unknown: 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.'." 的意思是什么？

A: 这个错误提示表示在获取卷积算法时出现了问题，原因很可能是因为CUDNN未能正确初始化。建议查看上面是否有警告日志消息。

ImportError: Failed to initialize: Bad git executable.RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution

按照引用和引用中提到的解决方法，您可以尝试以下步骤来解决这个问题：
1. 打开E:\Anaconda3\Lib\site-packages\git\cmd文件夹。
2. 在该文件夹中添加一个名为.gitconfig的文件。
3. 在.gitconfig文件中添加以下内容：
[git]
python_git = E:\path\to\git.exe
(将E:\path\to\git.exe替换为您的git可执行文件的路径)
4. 保存并关闭.gitconfig文件。
5. 重新运行代码，看是否问题已解决。

关于引用中的问题，请确保您已正确安装了cuDNN并将其放置在正确的位置。如果您已经安装了cuDNN但仍然遇到问题，您可能需要检查您的环境变量是否正确设置。