keras训练过程中发生的一些报错及其解决办法

```
ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[32,x,x,x]
```
shape[0]为batch_size, 这个错误是batch_size过大，造成gpu内存超出，适当降低batch_size即可

keras指定gpu

import keras.backend.tensorflow_backend as KTF
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"  #指定编号为0的显卡，如果只有一块 默认是0
import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
KTF.set_session(tf.Session(config=config))

当allow_growth设置为True时，分配器将不会指定所有的GPU内存，而是根据需求增长

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