Tensorflow-gpu で Resource exhausted error が起きた意外な理由

#概要
意外な理由で Resource exhausted error が出てどハマりしたので解決策を残しておきます．

#状況

• tensorflow-gpuを使って深層学習のモデルをいくつか試していた．
• ずっと問題なく動いていた model_A が，ある日突然 Resource exhausted error を吐いて動かなくなった
• コードは動作時と全く同じ（gitHubで確認済み）
• conda の仮想環境も全く同じ

#原因

model_Bを動かすために，$HOME/.keras/keras.json の設定を書き換えてしまっていた．

keras.json (for model_A)

{
    "floatx": "float32",
    "epsilon": 1e-07,
    "backend": "tensorflow",
    "image_data_format": "channels_last" 
}

keras.json (for model_B)

{
    "floatx": "float32",
    "epsilon": 1e-07,
    "backend": "tensorflow",
    "image_data_format": "channels_first"
}

#コメント

model_B で model_A の設定を使うと，単純に配列の型が違うというエラーが出るので簡単に気付けるのですが，逆だとメモリ不足のエラーが出るようで，原因の特定に苦労しました...
恐らくサンプル数の部分を1サンプル内のある次元の大きさとみなしてしまうことが原因かと．