记录运行gpu错误及解决方案
tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Dst tensor is not initialized
解决方案：运行程序之前，先运行export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1；如图所示：
最后结果：虽然成功运行，但CPU爆满，GPU使用率为0，没有用到GPU
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| NVIDIA-SMI 384.125 Driver Version: 384.125 |
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| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
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| 0 Tesla P100-PCIE... On | 00000000:00:0A.0 Off | 0 |
| N/A 29C P0 31W / 250W | 15515MiB / 16276MiB | 0% Default |
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| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 25409 C python 15503MiB |
从这里可以看出GPU对应的是0；从这里可以看出15515MiB / 16276MiBGPU的使用率已经接近100%
precess对应的python可以看出是python进程使用了GPU；查看python进程
ps -aux |grep python
root 974 0.0 0.0 573812 13164 ? Ssl May17 14:21 /usr/bin/python -Es /usr/sbin/tuned -l -P
root 12269 569 16.7 19581576 10330540 pts/5 Tl 10:10 2427:53 python train.py
root 17625 0.8 0.4 2222036 250196 pts/5 Tl 16:20 0:28 python train.py
root 18895 0.0 0.0 112712 972 pts/6 S+ 17:16 0:00 grep --color=auto python
root 25409 375 19.4 44822564 11966148 pts/5 Tl Aug20 7284:52 python train.py
kill python 进程，如图所示：
显示gpu内存使用为0；
原因解析：使用了ctrl+z终止程序；
但结果是仍然占据了极大的显存；
正确的使用方式是ctrl+c终止程序；
其结果是没有占用显存的
通过分析：ctrl+z是挂起程序；ctrl+c是终止程序