训练maskrcnn时，出现了
failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected
一开始以为是自己没有把cuda安装好，在排查安装问题，发现没有问题后重启电脑，运行
import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
这个是测试代码，可以查看GPU是否能正常运行
重启电脑后的第一次GPU是可以正常运行的，说明GPU的配置是没有问题的
但是当再一次运行要调用GPU的程序时，会报错
failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected
这就有点奇怪了，刚开始以为是程序停止了但GPU还被占用，于是用nvidia-smi查看了一下，发现报错
Unable to determine the device handle for GPU 0000:01:00.0: GPU is lost. Reboot the system to recover this GPU
GPU已经丢失了。。。需要重启。。。重启之后GPU又可以使用，但用GPU一次以后又会出现该问题
经过百度和google发现大概是因为显存占用过高，导致GPU 离线，通过降低batch_size可能可以解决问题。可以考虑从减少训练过程显存占用这个方面入手，修改部分模型训练参数，有待实验
至此问题并未解决，从根本解决问题后会及时更新