错误类型：CUDA_ERROE_OUT_OF_MEMORY
GPU的全部memory资源不能全部都申请，可以通过修改参数来解决：
在session定义前增加
config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
#最多占gpu资源的70%
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7)
#开始不会给tensorflow全部gpu资源 而是按需增加
config.gpu_options.allow_growth = True
sess = tf.Session(config=config)
当Host有多个GPU时，如何控制有多少个GPU在工作？
通过配置环境CUDA_VISIBLE_DEVICES来实现
在代码中：
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = 2
在命令行中：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py 注意=号两边不能有空格
GPU训练一段时间之后，温度接近100度，然后罢工，提示GPU从总线上消失。
知道目前为止，也没有找到好的办法。