Tensorflow TF_会话运行中的内存重新分配
我正在使用TensorFlow和C接口。TF_SessionRun函数的文档说明：“成功后，与输出[0，noutputs-1]相对应的张量被放置在输出_值[]中。输出_值[]元素的所有权转移给调用者，调用者最终必须对其调用TF_DeleteTensor。” 我正在大量使用TF_SessionRun，我希望最大限度地减少内存重新分配。但是这个描述并没有提到内存重新分配的规则。如果输出TF_张量已经分配了适当的维数，它会重新分配还是按原样使用？这种行为将来会改变吗Tensorflow TF_会话运行中的内存重新分配,tensorflow,c-api,Tensorflow,C Api,我正在使用TensorFlow和C接口。TF_SessionRun函数的文档说明：“成功后，与输出[0，noutputs-1]相对应的张量被放置在输出_值[]中。输出_值[]元素的所有权转移给调用者，调用者最终必须对其调用TF_DeleteTensor。” 我正在大量使用TF_SessionRun，我希望最大限度地减少内存重新分配。但是这个描述并没有提到内存重新分配的规则。如果输出TF_张量已经分配了适当的维数，它会重新分配还是按原样使用？这种行为将来会改变吗