tensorflow 报错 InternalError Dst tensor is not initialized

Dst tensor is not initialized 为显存容量不够导致错误。
原因为tensorflow申请显存的方式比较贪心，貌似会无限申请显存，直到超出界限就报错。

解决办法：

1. 修改系统环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES=n (让cuda只能看到某个显卡，n为gpu编号。 gpu0 即n=0）参考： https://blog.csdn.net/u010454261/article/details/70236988

2. 通过设定config为使用的显存按需自动增长，避免显存被耗尽，可进行有效的预防。

   定义TensorFlow配置
   config = tf.ConfigProto()

   配置GPU内存分配方式，按需增长，很关键
   config.gpu_options.allow_growth = True

   配置可使用的显存比例
   config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.1

   在创建session的时候把config作为参数传进去
   sess = tf.InteractiveSession(config = config)
   参考： https://blog.csdn.net/feixiang7701/article/details/81515447

3. 可以尝试修改batch_size，减少同时进入显存的数据数量。减少显存占用。