在构造tf.Session()时候通过传递tf.GPUOptions作为可选配置参数的一部分来显式地指定需要分配的显存比例，如下所示：
在tensorflow训练文件里写入
# 假如有12GB的显存并使用其中的4GB:
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))
# 一开始就给全部的gpu资源
config.gpu_options.allow_growth = False
# 如果如下设置,开始不会给tensorflow全部gpu资源 而是按需增加
config.gpu_options.allow_growth = True
https://blog.csdn.net/sunwuhuang1/article/details/53946462/ https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/core/protobuf/config.proto