layer shape can be found by:
shape = (fc7.get_shape().as_list()[-1], fc8shape)
Through this we can get layer output shape, and feed to the next layer
tensorflow ConfigProto
tf.ConfigProto()的参数
log_device_placement=True : 是否打印设备分配日志
allow_soft_placement=True ： 如果你指定的设备不存在，允许TF自动分配设备
tf.ConfigProto(log_device_placement=True,allow_soft_placement=True)
控制GPU资源使用率
allow growth
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config, …)
使用allow_growth option，刚一开始分配少量的GPU容量，然后按需慢慢的增加，由于不会释放
内存，所以会导致碎片
per_process_gpu_memory_fraction
gpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7)
config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)
session = tf.Session(config=config, …)
设置每个GPU应该拿出多少容量给进程使用，0.4代表 40%
