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TensorFlow训练时，遇到内存不断增长，最终导致内存不足，进程被杀死。

在这里我不准备对造成这一现象的所有原因进行探讨，只是记录一下我在项目中遇到的这一问题，下面将对我遇到的内存不断增长的原因进行分析。

在TensorFlow中构造图，是将一些op作为节点加入图中，在run之前，是需要构造好一个图的，所以在run的时候，如果run图中不存在的节点，TensorFlow就会将节点加入图中，随着不断的迭代，造成内存不断的增长，从而导致内存不足。

下面举一个很容易发现这个问题的例子：

import tensorflow as tf
x = tf.Variable(tf.constant(1))
y = tf.constant(2)
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
while True:
 print(sess.run(x+y))

在上面的例子中，x,y是图中的两个节点，在while循环中run(x)或者run(y)都是不存在问题的，但是上例中我们使用的时run(x+y)，而在TensorFlow的图中是不存在x+y这个节点的，所以在run的时候，图中会不断的创建该节点，最终导致了内存不足。这个例子很容易理解，这样的问题也很容易发现。

下面，将举一个不是那么容易发现的问题：

import tensorflow as tf
test = tf.get_variable('test', shape=[4, 1], initializer=tf.random_normal_initializer(stddev=0.1))
init_op = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
 sess.run(init_op)
 print(sess.run(test[0]))

这个例子是创建一个shape为[4,1]的变量对象，test为图中的一个节点，但是在我们实际使用时，我们可能并不需要test里的所有数据，加入只需要一个数据test[0]，当我们使用run(test[0])时，test[0]并不是图中的节点，该节点就会在图中创建。上面的例子并没有使用循环，所以增加了节点，但是也不会造成内存的不足，当使用了循环时，就需要注意了。

解决办法：run图中存在的节点，对返回的结果进行处理，得到想要的结果，不要在run里面对节点处理（处理后的节点可能不是图中的节点）。

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