我正在尝试在 TensorFlow 中进行一些自动超参数优化的实验，因此我的程序的主循环需要重复创建一个图、运行它、销毁它以释放内存以供下一次迭代。为此，我有:
tf.reset_default_graph()
sess = tf.InteractiveSession()
这似乎在所有方面都有效，除了一种:每次循环时，程序都会泄漏数百兆字节的内存。我没有分配任何其他类型的复杂数据结构，这些数据结构可能会成为内存泄漏的候选者，因此我可能错误地使用了 tf.reset_default_graph。
我做错了什么？
节目地址为https://github.com/russellw/tf-examples/blob/master/sko_lstm.py
最佳答案
替换tf.InteractiveSession()与 with tf.Session():陈述。前者设计为在控制台中使用，因此它会启动，使其成为默认值，并且不会释放资源，除非您调用 sess.close()手动(这很容易忘记，最重要的是你应该考虑异常(exception))。结果，您的代码最终会产生大量并行 session ，每个 session 都持有其资源。 tf.reset_default_graph() session 处于事件状态时不会释放这些资源。
with语句确保上下文管理器将调用 __exit__并且 session 将关闭。
关于python - tf.reset_default_graph 内存泄漏，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49942110/