前言
之前用Windows版的跑過一邊，一路暢通毫無阻攔。然後換到ubutnu上，一直報cudnn初始化失敗，這裏記錄我遇到或者網上存在我沒用過的解決辦法。版本古老的我就不記錄了！
顯卡被佔用
當在另一個pycharm或者jupyter lab啓動內核在跑時，cudnn應該是被佔用了，這屬於疏忽大意級別，一般不是小白很快能自己解決，80%遇到這個問題都是這個原因。
nv緩存問題
這個沒遇到過，網上說sudo rm -rf ~/.nv這條語句有奇效的不在少數，我曾多次使用也沒解決，應該症狀相似，病根不對。
cuda遇cudnn版本不匹配
屬於小白問題，第一次搭建環境可能會出，細心一點看到官網軟件上的版本號匹配說明還是很容易避免的，按道理網上不應該充斥這種解決辦法。
顯存問題
我這次遇到的是這個，網上也有不少，但是相對於上兩種只能算少之又少，最重要的是很大一部分還停留在1.x時代，而2.x與1.x差別還是很大的。解決辦法是在代碼上加上這句tf.config.experimental.set_memory_growth(tf.config.list_physical_devices('GPU')[0], True)啓用顯存的增量式分配（以前看到過這個，但是都是在明確顯示顯存不足時的解決辦法，避免tf把顯存直接佔滿，從來沒用過，一般顯存不足都是降低batch_size,或者tf自己警告自己能解決的那種）。
坑都踩過了，過程是痛苦的，然後如釋重負繼續往前邊的坑上去踩，希望也能給你帶來幫助。