我们可以使用运行在tensorflow 1.12上的tensorflow对象检测API在单独的GPU上运行培训和验证吗？

我的机器上有两张Nvidia Titan X卡，我想在一个特定的类上对COCO pretrained Inception V2模型进行微调。我已经创建了train/val tfrecords并更改了配置以运行tensorflow对象检测培训管道

我可以开始训练，但每当它尝试评估检查点时，它就会挂起（没有任何OOM）。目前，它仅使用GPU 0，其他资源参数（如RAM、CPU、IO等）处于正常范围。所以我猜GPU是瓶颈。我想尝试在单独的GPU上拆分培训和验证，看看它是否有效

我试图寻找一个地方，在那里我可以为这两个进程设置不同的“CUDA_VISIBLE_DEVICES”，但不幸的是，最新的tensorflow对象检测API代码（使用tensorflow 1.12）使得这一点非常困难。我也无法验证我关于培训和验证在我的机器挂起的同一过程中运行的假设。有人能建议在哪里解决这个问题吗