在使用 GPU 版本的 TensorFlow 训练模型时，有时候会遇到 GPU 显存分配的错误，
这是因为在调用 GPU 运行程序时，GPU 的显存空间不足而引起的。为了避免这个错误，可以在模型训练之前对 GPU 的使用模式进行设置。
这是列出当前系统中的所有 GPU ，放在列表 gpus 中，
我的主机中只有一块 GPU ，索引是0，把它设置为 memory_growth 模式，即允许内存增长。
也就是说，在程序运行的过程中，根据需要，为 TensorFlow 进程分配 GPU 显存，需要多少就分配多少，而不会过多的占用。如果系统中有多个 GPU ， 可以使用循环语句，如下：
从而把所有 GPU都设置为内存增长模式。
