小編給大家分享一下Tensorflow如何實現釋放內存，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

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問題：

with tf.Session() as sess:

saver = tf.train.Saver() #保存運算圖

當我退出with并且立馬執行

self.sess = tf.Session()
self.saver = tf.train.import_meta_graph('./Model/model.ckpt.meta')
self.saver.restore(self.sess, tf.train.latest_checkpoint('./Model/'))

的時候由于session和graph沒有釋放內存的運算圖就產生了報錯，

解決辦法：

在with tf.Session() as sess: 之后同時也要在with的范圍以外（注意），添加

tf.reset_default_graph()

代碼來重置默認的圖，這樣就能解決我下一步執行代碼

self.sess = tf.Session()
self.saver = tf.train.import_meta_graph('./Model/model.ckpt.meta')
self.saver.restore(self.sess, tf.train.latest_checkpoint('./Model/'))

所產生的問題了。

以上是“Tensorflow如何實現釋放內存”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注創新互聯行業資訊頻道！

網站欄目：Tensorflow如何實現釋放內存-創新互聯
文章分享：http://vcdvsql.cn/article12/pppgc.html

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