简述TensorFlow中的内存占用激增问题
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简介：
本文探讨了在使用TensorFlow时遇到的内存占用突然增加的问题，并提供了一些可能的原因和解决方案。
在使用TensorFlow实现模型的过程中，有时会遇到程序运行过程中内存占用不断增加的情况，并最终导致内存溢出而使程序被终止的问题。这个问题通常有两种可能的原因。
一种常见且难以发现的情况是：当构建计算图时，TensorFlow并不会创建所谓的临时变量；只要有操作符（operator），它就会在所构建的图中增加这个操作符对应的节点。因此，在模型训练迭代过程中，随着每次迭代都会新增加一些节点到计算图中，导致内存占用逐渐增大。
例如：
```python
import tensorflow as tf
# 假设这里有一些代码示例来展示问题的具体情况。
```
上述例子说明了在使用TensorFlow时可能会遇到的内存增长的问题。
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