Question

我想在同一个GPU上运行两个tensorflow会话。这段代码第一次执行OK，但是当我再次执行时它失败了。

代码：

import tensorflow as tf
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
set_session(tf.Session(config=config))

首次执行：

2018-06-06 10：26：18.588778：I tensorflow / stream_executor / cuda / cuda_gpu_executor.cc：898]从SysFS读取的成功NUMA节点具有负值（-1），但必须至少有一个NUMA节点，所以返回NUMA节点零   2018-06-06 10：26：18.589191：I tensorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc：1356]找到具有属性的设备0：   名称：特斯拉K80专业：3个未成年人：7个memoryClockRate（GHz）：0.8235   pciBusID：0000：00：04.0   totalMemory：11.17GiB freeMemory：11.09GiB
  2018-06-06 10：26：18.589232：I tensorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc：1435]添加可见的gpu设备：0
  2018-06-06 10：26：18.875722：I tensorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc：923]具有强度1边缘矩阵的设备互连StreamExecutor：
  2018-06-06 10：26：18.875770：I tensorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc：929] 0
  2018-06-06 10：26：18.875779：I tensorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc：942] 0：N
  2018-06-06 10：26：18.876097：I tensorflow / core / common_runtime /gpu/gpu_device.cc:1053]创建TensorFlow设备（/ job：localhost / replica：0 / task：0 / device：GPU：0 with 5720 MB存储器） - ＆gt;物理GPU（设备：0，名称：Tesla K80，pci总线ID：0000：00：04.0，计算能力：3.7）

第二次执行（在另一个终端）：

2018-06-06 10：27：14.519776：I tensorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc：1387]忽略其执行程序处于无效状态的可见gpu设备0：内部：初始化CUDA设备序号的StreamExecutor失败0：内部：调用cuDevicePrimaryCtxRetain失败：CUDA_ERROR_INVALID_DEVICE
  2018-06-06 10：27：14.519992：F ./tensorflow/stream_executor/lib/statusor.h:212]非OK状态：status_ status：内部：初始化CUDA设备的StreamExecutor序号0：内部：呼叫失败到cuDevicePrimaryCtxRetain：CUDA_ERROR_INVALID_DEVICE
  中止（核心倾销）

Tensorflow版本：

tensorflow==1.8.0  
tensorflow-gpu==1.8.0  
tensorflow-tensorboard==1.5.1

的Nvidia：
NVIDIA驱动程序版本：396.26
Cuda版本：9.0版，V9.0.176版 libcun_version：libcudnn7_7.1.3.16-1 + cuda9.0_amd64.deb

问题：
是否可以在同一GPU中运行多个会话？（工作原理）

Keras Tensorflow错误CUDA_ERROR_INVALID_DEVICE两个会话相同的GPU

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