failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED

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两块显卡想分别跑不同的模型，出现这个错误。

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（比如玩游戏）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：

1 import tensorflow as tf 
2 import os 
3 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0'   #指定第一块GPU可用 
4 config = tf.ConfigProto() 
5 config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5  # 程序最多只能占用指定gpu50%的显存 
6 config.gpu_options.allow_growth = True      #程序按需申请内存 
7 sess = tf.Session(config = config) 

 

等于要限定gpu的占用，然后让新的程序可以运行，选定在设定gpu占用之前，先选定gpu。