Утечка памяти с TensorFlow v2.10 TF_LOADSESSINGFROMSAVEDModel () ⇐ C++

[Anonymous]

Я использую C ++ с API Tensorflow C (v2.10) для запуска модели, и я заметил, что утечки памяти, возникающие в моей реализации, поэтому я решил немного копать. Я обнаружил, что даже без создания тензоров и не вызывая tf_sessionRun () TF_LOADSESSIENFFROMSAVEDMODEL () все равно будет утекать память.TF_Graph *graph = TF_NewGraph();
TF_Status *status = TF_NewStatus();
TF_SessionOptions *opts = TF_NewSessionOptions();
TF_Buffer *run_opts = NULL;
const char *tags = "serve";
int ntags = 1;

TF_Session *session = TF_LoadSessionFromSavedModel(opts, run_opts, "directory to model", &tags, ntags, graph, NULL, status);

TF_DeleteGraph(graph);
TF_DeleteSessionOptions(opts);
TF_DeleteSession(session, status);
TF_DeleteStatus(status);

graph = nullptr;
opts = nullptr;
session = nullptr;
status = nullptr;
< /code>
TF_DELETE ... Функции, кажется, не освобождают мою память, и я не уверен, почему, у кого -нибудь есть какие -либо идеи? Я использую Visual Studio для запуска этого и использую раздел «Память памяти» диагностики «Память процесса», чтобы просмотреть объем используемой памяти. Затем я использую C#, чтобы вызвать этот код C ++.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/794 ... savedmodel