Tensorflow 实现释放内存

在 TensorFlow 中，我们可以使用以下方法来释放内存：

方法1：使用 tf.reset_default_graph() 函数

在 TensorFlow 中，我们可以使用 tf.reset_default_graph() 函数来清除默认图形的状态并释放内存。

import tensorflow as tf

# 定义一个计算图
a = tf.constant(1)
b = tf.constant(2)
c = a + b

# 运行计算图
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(c))

# 清除默认图形的状态并释放内存
tf.reset_default_graph()

在这个示例中，我们首先定义了一个计算图，并使用 tf.Session() 函数来运行计算图。然后，我们使用 tf.reset_default_graph() 函数来清除默认图形的状态并释放内存。

方法2：使用 with tf.Session() as sess: 语句

在 TensorFlow 中，我们可以使用 with tf.Session() as sess: 语句来自动关闭会话并释放内存。

import tensorflow as tf

# 定义一个计算图
a = tf.constant(1)
b = tf.constant(2)
c = a + b

# 运行计算图
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(c))

# 会话自动关闭并释放内存

在这个示例中，我们首先定义了一个计算图，并使用 with tf.Session() as sess: 语句来运行计算图。当 with 语句结束时，会话会自动关闭并释放内存。