我在做tensorflow開發的時候遇到如下的錯誤，我請教了深度學習社區q群中的大神，大神說這是運算圖還在內存中，沒有及時釋放，需要restart一下kernel，但是由于我的代碼不能停止執行，所以沒辦法用重新運行代碼來解決釋放內存運行圖的問題。

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。

以上這篇Tensorflow 實現釋放內存就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持武林站長站。