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如何在TF 2.1上设置动态内存增长？

在TF 2.1上设置动态内存增长可以通过以下步骤实现：

导入必要的库和模块：

import tensorflow as tf

创建一个配置对象，并设置动态内存增长：

config = tf.compat.v1.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True

在创建会话时应用配置对象：

sess = tf.compat.v1.Session(config=config)

使用会话进行模型训练或推理：

# 示例代码
with tf.compat.v1.Session(config=config) as sess:
    # 模型训练或推理代码

动态内存增长的设置允许TensorFlow在需要时动态分配GPU内存，而不是一次性占用全部内存。这样可以更好地管理内存资源，避免因为内存不足而导致程序崩溃。

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