Tensorflow的内存成本在非常简单的“for循环”中逐渐增加。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。在使用TensorFlow进行模型训练时，内存成本可能会在简单的"for循环"中逐渐增加。

这种内存成本增加的原因是因为TensorFlow的计算图模型。在TensorFlow中，计算图是由一系列的操作（节点）和数据流（边）组成的。当我们在"for循环"中执行TensorFlow操作时，每次迭代都会创建新的操作节点和数据流，这会导致内存的增加。

为了解决这个问题，可以采取以下几种方法：

1. 手动释放资源：在每次迭代结束后，手动释放TensorFlow中的资源，包括操作节点和数据流。可以使用tf.reset_default_graph()函数来清除默认图中的所有节点。
2. 使用tf.Session()的上下文管理器：在每次迭代开始时，使用with tf.Session() as sess:来创建一个会话，并在迭代结束后自动关闭会话。这样可以确保在每次迭代结束后释放资源。
3. 使用tf.Variable()管理变量：在TensorFlow中，可以使用tf.Variable()来创建变量，并使用assign()方法更新变量的值。通过使用变量管理机制，可以避免在每次迭代中创建新的操作节点和数据流。
4. 使用tf.data.Dataset进行数据输入：在TensorFlow中，可以使用tf.data.Dataset来进行数据输入。通过使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices()等函数，可以将数据切片成小块，并在每次迭代中只加载当前需要的数据，从而减少内存的使用。

总结起来，为了减少TensorFlow在"for循环"中的内存成本增加，我们可以手动释放资源、使用上下文管理器、使用变量管理机制以及使用tf.data.Dataset进行数据输入。这些方法可以有效地管理内存，并提高TensorFlow的性能和效率。

关于TensorFlow的更多信息和相关产品，您可以参考腾讯云的TensorFlow产品介绍页面：TensorFlow产品介绍。