Tensorflow倾向于在其GPU上预分配整个可用内存.对于调试,有没有办法说明实际使用了多少内存？
在我的 tensorflow2.0b 程序中，我确实收到了这样的错误
ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[727272703] and type int8 on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc [Op:TopKV2]
在此程序中的许多基于 GPU 的操作已成功执行后，会出现该错误。
我喜欢释放与这些过去的操作相关的所有 GPU 内存，以避免上述错误。我怎样才能在 tensorflow-2.0b 中做到这一点？如何从我的程序中检查内存使用情况？
我只能使用 tf.session() 找到相关信息，这在 tensorflow2.0 中不再可用