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Session.close（）不'；t使用tensorflow在GPU上释放资源。

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Session.close（）不'；t使用tensorflow在GPU上释放资源。,session,memory,gpu,tensorflow,Session,Memory,Gpu,Tensorflow,我想使用TensorFlow中实现的自动编码器对神经网络进行预训练 我可以运行整个网络。（使用TF或KERA）。整个图形可以放入GPU内存中，所以这很好 创建更多图形（自动编码器）时出现问题。GPU很快就会耗尽内存。现在我举了一个例子，构建二级自动编码器会导致GPU脱离内存。例外 那么发生了什么： 我有一个自动编码器的实现，它的属性是session，因此： self.session = tf.Session() 并实现了该方法 destroy() 在哪里 self.session.clos

我想使用TensorFlow中实现的自动编码器对神经网络进行预训练

  • 我可以运行整个网络。（使用TF或KERA）。整个图形可以放入GPU内存中，所以这很好
  • 创建更多图形（自动编码器）时出现问题。GPU很快就会耗尽内存。现在我举了一个例子，构建二级自动编码器会导致GPU脱离内存。例外 那么发生了什么：

    我有一个自动编码器的实现，它的属性是session，因此：

    self.session = tf.Session()
    并实现了该方法

    destroy()
    在哪里

    self.session.close()
    被称为

    当堆叠自动编码器时，需要一些会话实例，这就是我遇到的问题

    我错过了什么？.close（）还不够吗

    谢谢