如何使用TensorFlow内置模型所需的最少GPU内存量？

Question

学习了如何为使用TensorFlow构建的模型分配GPU内存后，我了解到我可以做到：

1. 分配总内存的一部分，或者

2. 使用allow_growth分配模型所需的内存。

但是，似乎使用allow_growth并没有分配模型成功运行所需的最小内存。

例如，我已经实现了PVANet-Lite的修改版本（〜1.2 M参数）作为检测任务的主干。当我使用allow_growth时，程序占用了~4500MB的内存；但是当内存限制设置为800MB时，程序仍可以以相似的检测速率（fps）成功运行。

所以，我的问题是：

1. TensorFlow是否可以选择将内存限制自动设置为模型所需的大小？
2. 在这种情况下遇到的示例可能是什么原因？