在模型执行后清除Tensorflow GPU内存
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在模型执行后清除Tensorflow GPU内存
我已经训练了3个模型，现在正在运行代码，按顺序加载每个模型的检查点并进行预测。我正在使用GPU。
当加载第一个模型时，它会预先分配整个GPU内存（这是我希望用于处理第一批数据的）。但是当它完成后，它不会释放内存。当加载第二个模型时，即使使用了tf.reset_default_graph()和with tf.Graph().as_default()，GPU内存仍然完全被第一个模型占用，导致第二个模型无法获得足够的内存。
除了使用Python子进程或多进程来解决这个问题（这是我通过谷歌搜索找到的唯一解决方案）之外，是否还有其他方法可以解决这个问题？