Session.close（）不使用tensorflow在GPU上释放资源。

Question

我想使用在TensorFlow中实现的自动编码器来执行神经网络的预训练。

1. 我能够运行整个网络。 （使用TF或Keras）。整个图形适合GPU内存，所以很好。
2. 创建更多图表（自动编码器）时出现问题。 GPU很快耗尽内存。现在我有一个例子，其中构建二级自动编码器导致GPU脱离mem。例外。

所以发生了什么：

我实现了自动编码器，它具有会话作为其属性，所以：

self.session = tf.Session() 

并实现方法

destroy()

其中

self.session.close()

被调用。

当堆叠自动编码器时，需要一些会话实例，当我遇到问题时就是这样。

我错过了什么？是不是.close（）够了？

谢谢