如何解释tensorboard节点内存消耗

Question

我使用run_meta来分析我的模型，但我对如何解释节点内存消耗感到困惑，例如

tensorboard表示conv2D节点需要360MB内存，但它如何计算它是否包含输入和输出张量，据我所知，conv2D节点输入2x600x900x3，因此内存消耗应

 2x600x900x3 x 4(float32 takes 4 bytes) /1024/1024 ~ 12MB

输出为2x300x450x64，因此内存消耗应为

2x300x450x64 x 4(float32 takes 4 bytes) /1024/1024 ~ 60MB

那么如何解释360MB的数量？