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TensorFlow作为主流的深度学习框架
资料介绍
一、内存分配策略
动态内存分配
TensorFlow默认采用动态内存分配机制，根据运算需求实时分配内存，避免预分配导致的资源浪费。例如，在训练过程中，仅为当前批次数据和中间变量分配内存，训练结束后自动释放。
配置参数：通过tf.config.experimental.set_memory_growth启用内存动态增长，避免一次性占用全部显存：physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_gr
内存池管理
TensorFlow维护一个内存池（Memory Pool），对临时变量的内存进行统一管理。重复申请相同大小的内存时，直接从池中复用，减少内存碎片和分配开销。
二、计算图优化
静态图优化（TensorFlow 1.x）
常量折叠：将图中可预先计算的常量表达式（如2+3）替换为结果，减少运行时计算和内存占用。
公共子表达式消除：识别并合并重复的子计算（如多次使用同一特征向量），避免重复内存分配。
动态图优化（TensorFlow 2.x）
即时执行（Eager Execution）：默认启用动态图，支持逐行调试，但通过tf.function装饰器可将动态图转换为静态图，利用XLA（Accelerated Linear Algebra）编译器优化内存使用。
XLA优化：自动融合算子（如将卷积与激活函数合并），减少中间变量的内存占用；同时支持跨设备内存优化，提升数据传输效率。
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