如何在TensorFlow2.0中手动清除tf.function缓存(或管理最大大小)？

在TensorFlow 2.0中，可以通过以下方法手动清除或管理tf.function的缓存：

1. 清除tf.function缓存：
   • 可以使用tf.autograph.experimental.clear_cache()函数来清除所有tf.function的缓存。这将导致所有已编译的函数被重新编译。
   • 也可以使用tf.autograph.experimental.set_loop_options(clear_caches=True)来清除缓存。这将清除所有已编译函数的缓存，并在下一次调用时重新编译。

• 管理tf.function缓存的最大大小：
  • TensorFlow 2.0中没有直接提供管理tf.function缓存大小的方法。但可以通过限制缓存的使用来间接管理缓存大小。
  • 可以使用tf.autograph.experimental.set_loop_options(max_cache_size=size)函数来设置缓存的最大大小。其中，size表示缓存的最大字节数。当缓存大小超过指定的大小时，旧的缓存将被清除。

需要注意的是，tf.function缓存的清除和管理是全局的，会影响所有已编译的函数。在清除缓存后，之前编译的函数将被重新编译，可能会导致一些性能开销。

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