Управляет очисткой ресурсов TensorFlow, когда они больше не нужны.
Все ресурсы, выделенные во время EagerSession , удаляются при закрытии сеанса. Чтобы предотвратить ошибки нехватки памяти, также настоятельно рекомендуется очищать эти ресурсы во время сеанса. Например, выполнение n операций в цикле из m итераций выделит минимум n*m ресурсов, тогда как в большинстве случаев по-прежнему используются только ресурсы последней итерации.
Экземпляры EagerSession могут быть уведомлены разными способами, когда объекты TensorFlow больше не используются, чтобы они могли приступить к очистке любых принадлежащих им ресурсов.
Унаследованные методы
Перечисляемые значения
общедоступный статический финал EagerSession.ResourceCleanupStrategy IN_BACKGROUND
Отслеживайте и удаляйте неиспользуемые ресурсы из нового потока, работающего в фоновом режиме.
Это наиболее надежный подход к очистке ресурсов TensorFlow за счет запуска и выполнения дополнительного потока, предназначенного для этой задачи. Каждый экземпляр EagerSession имеет собственный поток, который останавливается только при закрытии сеанса.
Эта стратегия используется по умолчанию.
общедоступный статический окончательный EagerSession.ResourceCleanupStrategy ON_SAFE_POINTS
Отслеживайте и удаляйте неиспользуемые ресурсы из существующих потоков до или после того, как они завершат другую задачу.
Неиспользуемые ресурсы освобождаются, когда вызов библиотеки TensorFlow достигает безопасной точки для очистки. Это делается синхронно и может на короткое время заблокировать поток, инициировавший этот вызов.
Эту стратегию следует использовать только в том случае, если по каким-либо причинам не требуется выделять дополнительный поток для очистки. В противном случае предпочтение следует отдать IN_BACKGROUND .
общедоступный статический финал EagerSession.ResourceCleanupStrategy ON_SESSION_CLOSE
Удаляйте ресурсы только при закрытии сеанса.
Все ресурсы, выделенные во время сеанса, останутся в памяти до тех пор, пока сеанс не будет явно закрыт (или с помощью традиционной техники «попробуй с ресурсом»). Никакие дополнительные задачи по очистке ресурсов выполняться не будут.
Эта стратегия может привести к ошибкам нехватки памяти, и ее использование не рекомендуется, если только объем сеанса не ограничен выполнением лишь небольшого количества операций.