Tensorflow 内存泄漏问题

最新推荐文章于 2025-08-19 15:08:56 发布

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#TensorFlow #内存溢出 #异常 #人工智能 #模型加载

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本文探讨了TensorFlow中session和graph的正确管理和内存释放方法。通过使用with语句可以确保即使在异常情况下也能正常释放资源，避免内存泄漏。同时介绍了如何避免因重复加载模型而导致的内存溢出问题。

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session和graph没有释放内存。使用了with关键字可以在session异常退出时也释放内存，否则要用session.close()关闭session。代码如下：

session一定要释放：

with tf.Seesion() as session:
    # 在session内部加载保存好的graph
    saver = tf.train.import_meta_graph('./crack_captcha.model-9900.meta')
    saver.restore(session, "./crack_captcha.model-9900.meta")
    # codes

在session中加载graph（训练好的模型），导致每次关闭程序再运行，graph出现重复加载的现象（尤其是重复加载模型的时候容易导致内存溢出）：

# 用with新建一个graph，这样在运行完以及异常退出时就会释放内存
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    saver = tf.train.import_meta_graph('./crack_captcha.model-9900.meta')
    with tf.Session(graph=graph) as session:
        saver.restore(session, "./CNN_cracks")