与timedistributedlayer相关的tf2.0内存泄漏（急切模式）。

在TensorFlow 2.0中，使用TimedistributedLayer时可能会遇到内存泄漏问题，尤其是在急切执行模式（Eager Execution）下。这个问题通常发生在循环中多次调用TimedistributedLayer的情况下。

下面是一个代码示例，展示了如何使用TimedistributedLayer以及可能导致内存泄漏的情况：

import tensorflow as tf

# 定义一个简单的模型
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.TimeDistributed(tf.keras.layers.Dense(10), input_shape=(5, 20)))
model.add(tf.keras.layers.TimeDistributed(tf.keras.layers.Dense(1)))

# 创建一个输入数据
inputs = tf.random.normal((100, 5, 20))

# 多次调用model，可能导致内存泄漏
for i in range(10):
    outputs = model(inputs)

# 进一步处理outputs...

解决这个问题的方法是在每次循环迭代时手动释放内存。可以使用tf.keras.backend.clear_session()来清除前一个循环迭代中的图和模型，然后重新创建模型。

下面是修改后的代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义一个简单的模型
def create_model():
    model = tf.keras.Sequential()
    model.add(tf.keras.layers.TimeDistributed(tf.keras.layers.Dense(10), input_shape=(5, 20)))
    model.add(tf.keras.layers.TimeDistributed(tf.keras.layers.Dense(1)))
    return model

# 创建一个输入数据
inputs = tf.random.normal((100, 5, 20))

# 多次调用model，手动释放内存
for i in range(10):
    tf.keras.backend.clear_session()  # 清除前一个循环迭代中的图和模型
    model = create_model()  # 重新创建模型
    outputs = model(inputs)

# 进一步处理outputs...

通过在每次循环迭代时手动释放内存，可以避免内存泄漏问题。