装gpu版tensorflow踩过的坑

装早期的GPU版本1.10失败

先选用1.10版本，后选用cuda9.0版本，并安装1.10低版本gpu-tensorflow

安装成功

训练模型的时候报错：初始化 Session 的时候为其分配固定数量的显存

InternalError(seeabovefortraceback):BlasGEMMlaunchfailed:a.shape=(300,1),b.shape=(1,10),m=300,n=10,k=1[[Node:MatMul=MatMul[T=DT_FLOAT,

查了资料，发现是使用TensorFlow-gpu出现的问题，

解决方案:
如果你是使用 GPU 版 TensorFlow 的话,并且你想在显卡高占用率的情况下训练模型,那你要注意在初始化 Session 的时候为其分配固定数量的显存,否则可能会在开始训练的时候直接报错退出:
这时你需要用下面的方法创建 Session:

gpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

https://blog.youkuaiyun.com/orangefly0214/article/details/80978374参考该博客