CUDA與Tensorflow 聯調

一、err_num 33 invalid resource handle

問題：從單GPU卡過渡到雙GPU卡的時候出現
解決：參考該網頁https://devtalk.nvidia.com/default/topic/496605/cudasafecall-runtime-api-error-33-invalid-resource-handle-/
分析：流必須在設置設備後建立，但是本問題也無法解決，猜測是Tensorflow獨佔所有卡，估計裏面應該有流跟卡的一些設置，因此不設流反而解決問題。
CUDA編程中應該一個CPU線程使用一個GPU卡，在線程中設置卡，則該線程所調用所有函數、變量均在該卡中執行、分配

二、使用cudaMallocManaged（）分配的內存無法訪問，其他的可以訪問

問題：在一個類中使用該函數分配的顯存，另一個類無法直接調用，出現訪問失敗
解決：使用cudaMemcpy，將該顯存內容拷貝到內存中
原因：GPU端未完成訪問。