tensorflow記憶體溢位問題

tensorflow的靜態圖結構簡潔清晰，符合人的思維。雖然程式設計上略微有些複雜，但是原理很容易看懂。

tensorflow分建圖過程和執行圖（張量求值）兩個階段，在這兩個階段中都可以定義操作和張量。但是有乙個非常容易犯的錯誤：把操作定義在迴圈裡面。

例如下面這個例子，tf.assign操作放在了迴圈裡面。

import tensorflow as tf

x = tf.variable(1.0, dtype=tf.float32)
with tf.session()as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(int(5)):
ass = tf.assign(x, 2.0)
sess.run(ass)
del ass # del操作不會刪除ass這個操作結點，只是刪除了記憶體中的引用
print(tf.get_default_graph().get_operations())#檢視圖中的所有操作
print(tf.get_default_graph().get_operations())#session結束了但是session中開闢的變數也沒有**

這個問題如何避免呢？只需要把操作結點的定義放在迴圈外面就可以了。

舉乙個錯誤的例子，我們在計算accuracy時，如果把accuracy的操作結點定義在迴圈內部，那麼隨著訓練批次的不斷增加，會產生大量的操作結點，訓練一段時間之後，記憶體就溢位了。

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