ResourceExhaustedError 解決方案

原因：網絡層太多，運算量太大導致GPU資源耗盡

解決方案：

1、限制GPU的使用：

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5
config.gpu_options.allow_growth = True
with tf.Session(config=config) as sess:

2、使用CPU

import os

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "1"

3、減少網絡結構的batch_size