TensorFlow2动态GPU内存分配

TensorFlow2运行时，程序会缺省地请求开辟全部的GPU内存，导致OUT_OF_MEMORY报错。

解决方案：

import tensorflow as tf 
import os

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0" # 具体以 TensorFlow 的 list 为准， 不是任务管理器里的 CPU id ！！！
config=tf.compat.v1.ConfigProto() 

# CPU最大占用率，此处为80%（可选）
# config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.8

config.gpu_options.allow_growth = True  # 设置动态分配GPU内存
sess=tf.compat.v1.Session(config=config)