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### 前提・実現したいこと

conda installを実行すると以下のエラーが出ます。
このサイト（https://qiita.com/skperfarming/items/34b18d7cdce20982aa03）を参考に、conda update --all　した後に、このエラーが出るようになりました。
Pathやプロキシの設定は確認しましたが、問題ないようでした。.pyスクリプトは今まで通り動きます。
conda installを実行できるようになるにはどうしたらいいか教えてください。
直前に似たような質問がある中ですみません。困っています。

### 発生している問題・エラーメッセージ

```
Collecting package metadata (current_repodata.json): failed

CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://conda.anaconda.org/conda-forge/linux-64/current_repodata.json>
Elapsed: -

An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL.
HTTP errors are often intermittent, and a simple retry will get you on your way.
'https://conda.anaconda.org/conda-forge/linux-64'
```

### 該当のソースコード

```ここに言語名を入力
conda install -c conda-forge gdal
```

### 試したこと

Anacondaインストール時のPathやプロキシの設定は確認しましたが、問題ないようでした。.pyスクリプトは今まで通り動きます。

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Ubuntu 20.04.1 LTS (GNU/Linux 5.4.0-37-generic x86_64)
Python 3.8.5
conda 4.9.2

Conda実行時のCondaHttpError

#概要
React コンタクトフォームを作成しており、そこにGoogle reCAPTCHAをつけスパムブロックをしたいと考えています。
SPAなのでサーバーサイドレンダリングではないと思います。
Google reCAPTCHAはV3を使用していますが、V2の方が簡単に実装出来るのであればv2でも良いと考えています。
Reactでのライブラリは[react-google-recaptcha-v3](https://www.npmjs.com/package/react-google-recaptcha-v3)を使用しています。


#わからないこと
Google reCAPTCHAを実装について調べると、フロントエンド側での実装方法は書かれているのですが、（自前の）サーバー側でもトークンのチェックが必要だと書かれている記事がいくつかあります。

[公式ドキュメント](https://developers.google.com/recaptcha/docs/v3)を読みましたが静的なサイトだと、自前のサーバーを経由することなく直接Googleにトークンを確認してユーザーのBot判定が出来るようです
。

実際の自分の環境でもトークンを出力することは出来ましたが、Bot判定は機能していないようです。
トークンの出力後、そらに処理が必要だと思います。


#質問
Reactにて、Google reCAPTCHAを導入する場合、サーバーサイド側の処理も自分で作らないといけないでしょうか？
できればフロントエンドだけ完結したいので、それについてアドバイス頂ければ助かります。

#実際のコード
```ここに言語を入力
import { GoogleReCaptchaProvider,GoogleReCaptcha } from 'react-google-recaptcha-v3';

function TestReCaptcha(){
  return(
    <GoogleReCaptchaProvider
    reCaptchaKey="[Your recaptcha key]"
    language="[optional_language]"
  >
    <MyApp />
  </GoogleReCaptchaProvider>
  )
}

function MyApp(){
  const handleVerify = (token:string) =>{
    console.log(token)
// このあとトークンチェックなど処理が必要？
  }
  return(
    <form>
      <GoogleReCaptcha onVerify={handleVerify} />
    </form>
  )
}

```

ReactにてGoogle reCAPTCHAを実装したい。

tensorflow tutorialでcycle ganのtutorialをやっています．
途中のコードは省きますが次を実行しようとしたらその下のエラーが出ました．
```python

OUTPUT_CHANNELS = 3

generator_g = pix2pix.unet_generator(OUTPUT_CHANNELS, norm_type='instancenorm')
generator_f = pix2pix.unet_generator(OUTPUT_CHANNELS, norm_type='instancenorm')

discriminator_x = pix2pix.discriminator(norm_type='instancenorm', target=False)
discriminator_y = pix2pix.discriminator(norm_type='instancenorm', target=False)
to_zebra = generator_g(sample_horse)
to_horse = generator_f(sample_zebra)
plt.figure(figsize=(8, 8))
contrast = 8

imgs = [sample_horse, to_zebra, sample_zebra, to_horse]
title = ['Horse', 'To Zebra', 'Zebra', 'To Horse']

for i in range(len(imgs)):
    plt.subplot(2, 2, i+1)
    plt.title(title[i])
    if i % 2 == 0:
        plt.imshow(imgs[i][0] * 0.5 + 0.5)
    else:
        plt.imshow(imgs[i][0] * 0.5 * contrast + 0.5)
plt.show()
```


```python
UnknownError: 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. [Op:Conv2D]
```

[以前の質問](https://teratail.com/questions/306602)も確認して，バージョンもあっているかと思うのですが，原因が分かりません．

### 環境
windows10 
tensorflow-gpu 2.3.0
CUDA 10.1
cudnn 7.6.5
tensorflow-gpuはpipで入れています．

```python
from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()
```

でGPUを認識しているのですが，
```python
conda list

absl-py                   0.10.0                   pypi_0    pypi
argon2-cffi               20.1.0           py37he774522_1
astunparse                1.6.3                    pypi_0    pypi
async_generator           1.10             py37h28b3542_0
attrs                     20.3.0             pyhd3eb1b0_0
backcall                  0.2.0                      py_0
bleach                    3.2.1                      py_0
ca-certificates           2020.12.8            haa95532_0
cachetools                4.2.0                    pypi_0    pypi
certifi                   2020.12.5        py37haa95532_0
cffi                      1.14.4           py37hcd4344a_0
chardet                   4.0.0                    pypi_0    pypi
colorama                  0.4.4              pyhd3eb1b0_0
cycler                    0.10.0                   pypi_0    pypi
decorator                 4.4.2                      py_0
defusedxml                0.6.0                      py_0
dill                      0.3.3                    pypi_0    pypi
entrypoints               0.3                      py37_0
future                    0.18.2                   pypi_0    pypi

sqlite                    3.33.0               h2a8f88b_0
tensorboard               2.4.0                    pypi_0    pypi
tensorboard-plugin-wit    1.7.0                    pypi_0    pypi
tensorflow-datasets       4.1.0                    pypi_0    pypi
tensorflow-gpu            2.3.0                    pypi_0    pypi
tensorflow-gpu-estimator  2.3.0                    pypi_0    pypi
tensorflow-hub            0.10.0                   pypi_0    pypi
tensorflow-metadata       0.26.0                   pypi_0    pypi

```
でCUDA,cudnnが出てきません．
PATHは以下のように通してます．
![イメージ説明](03273a1adeb934b645f8b8e7d9daa46a.png)


原因が分かりません．ご教授よろしくお願いいたします．








### 追記
> 「try looking to see if a warning log message was printed above.」
と書いてありますけど、それより上には関係してそうなメッセージは何か書かれてませんか?
以下がエラーメッセージでした．特に問題の原因となるような言葉は書いてなさそうです．．

```python
UnknownError                              Traceback (most recent call last)
<ipython-input-15-284f1d86293d> in <module>
      6 discriminator_x = pix2pix.discriminator(norm_type='instancenorm', target=False)
      7 discriminator_y = pix2pix.discriminator(norm_type='instancenorm', target=False)
----> 8 to_zebra = generator_g(sample_horse)
      9 to_horse = generator_f(sample_zebra)
     10 plt.figure(figsize=(8, 8))

~\anaconda3\envs\DEP3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\base_layer.py in __call__(self, *args, **kwargs)
    983 
    984         with ops.enable_auto_cast_variables(self._compute_dtype_object):
--> 985           outputs = call_fn(inputs, *args, **kwargs)
    986 
    987         if self._activity_regularizer:

~\anaconda3\envs\DEP3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\functional.py in call(self, inputs, training, mask)
    384     """
    385     return self._run_internal_graph(
--> 386         inputs, training=training, mask=mask)
    387 
    388   def compute_output_shape(self, input_shape):

~\anaconda3\envs\DEP3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\functional.py in _run_internal_graph(self, inputs, training, mask)
    506 
    507         args, kwargs = node.map_arguments(tensor_dict)
--> 508         outputs = node.layer(*args, **kwargs)
    509 
    510         # Update tensor_dict.

~\anaconda3\envs\DEP3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\base_layer.py in __call__(self, *args, **kwargs)
    983 
    984         with ops.enable_auto_cast_variables(self._compute_dtype_object):
--> 985           outputs = call_fn(inputs, *args, **kwargs)
    986 
    987         if self._activity_regularizer:

~\anaconda3\envs\DEP3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\sequential.py in call(self, inputs, training, mask)
    370       if not self.built:
    371         self._init_graph_network(self.inputs, self.outputs)
--> 372       return super(Sequential, self).call(inputs, training=training, mask=mask)
    373 
    374     outputs = inputs  # handle the corner case where self.layers is empty

~\anaconda3\envs\DEP3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\functional.py in call(self, inputs, training, mask)
    384     """
    385     return self._run_internal_graph(
--> 386         inputs, training=training, mask=mask)
    387 
    388   def compute_output_shape(self, input_shape):

~\anaconda3\envs\DEP3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\functional.py in _run_internal_graph(self, inputs, training, mask)
    506 
    507         args, kwargs = node.map_arguments(tensor_dict)
--> 508         outputs = node.layer(*args, **kwargs)
    509 
    510         # Update tensor_dict.

~\anaconda3\envs\DEP3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\base_layer.py in __call__(self, *args, **kwargs)
    983 
    984         with ops.enable_auto_cast_variables(self._compute_dtype_object):
--> 985           outputs = call_fn(inputs, *args, **kwargs)
    986 
    987         if self._activity_regularizer:

~\anaconda3\envs\DEP3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\layers\convolutional.py in call(self, inputs)
    245       inputs = array_ops.pad(inputs, self._compute_causal_padding(inputs))
    246 
--> 247     outputs = self._convolution_op(inputs, self.kernel)
    248 
    249     if self.use_bias:

~\anaconda3\envs\DEP3\lib\site-packages\tensorflow\python\util\dispatch.py in wrapper(*args, **kwargs)
    199     """Call target, and fall back on dispatchers if there is a TypeError."""
    200     try:
--> 201       return target(*args, **kwargs)
    202     except (TypeError, ValueError):
    203       # Note: convert_to_eager_tensor currently raises a ValueError, not a

~\anaconda3\envs\DEP3\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\nn_ops.py in convolution_v2(input, filters, strides, padding, data_format, dilations, name)
   1016       data_format=data_format,
   1017       dilations=dilations,
-> 1018       name=name)
   1019 
   1020 

~\anaconda3\envs\DEP3\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\nn_ops.py in convolution_internal(input, filters, strides, padding, data_format, dilations, name, call_from_convolution, num_spatial_dims)
   1146           data_format=data_format,
   1147           dilations=dilations,
-> 1148           name=name)
   1149     else:
   1150       if channel_index == 1:

~\anaconda3\envs\DEP3\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\nn_ops.py in _conv2d_expanded_batch(input, filters, strides, padding, data_format, dilations, name)
   2590         data_format=data_format,
   2591         dilations=dilations,
-> 2592         name=name)
   2593   return squeeze_batch_dims(
   2594       input,

~\anaconda3\envs\DEP3\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\gen_nn_ops.py in conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu, explicit_paddings, data_format, dilations, name)
    936       return _result
    937     except _core._NotOkStatusException as e:
--> 938       _ops.raise_from_not_ok_status(e, name)
    939     except _core._FallbackException:
    940       pass

~\anaconda3\envs\DEP3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py in raise_from_not_ok_status(e, name)
   6841   message = e.message + (" name: " + name if name is not None else "")
   6842   # pylint: disable=protected-access
-> 6843   six.raise_from(core._status_to_exception(e.code, message), None)
   6844   # pylint: enable=protected-access
   6845 

~\anaconda3\envs\DEP3\lib\site-packages\six.py in raise_from(value, from_value)

UnknownError: 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. [Op:Conv2D]
```


> [https://teratail.com/questions/306602
](https://teratail.com/questions/306602)
の「Code2」をGPU有り環境で実行すると

上記のコードを実行したところ同じようなエラーが出ました．．．

```python
UnknownError:  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 sequential/conv2d/Relu (defined at <ipython-input-2-de4210406d90>:13) ]] [Op:__inference_train_function_853]

Function call stack:
train_function
```

### 追記
Code2をPCを再起動して実行したところ動きました．
![イメージ説明](4e83dc96eca85e2d16671b874b695131.png)