启动TF会话(而不是其他会话)使用超过350MB的GPU内存

启动TF会话使用超过350MB的GPU内存是指在使用TensorFlow框架进行深度学习任务时，启动一个会话(Session)并且使用超过350MB的GPU内存资源。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和库来支持深度学习任务的开发和部署。在深度学习任务中，通常需要使用GPU来加速计算，因为GPU具有并行计算的能力，可以大幅提高深度神经网络的训练和推理速度。

启动TF会话时，可以通过设置GPU内存分配策略来控制使用的GPU内存量。默认情况下，TensorFlow会尽可能占用所有可用的GPU内存，以提高计算效率。但是在某些情况下，可能需要限制GPU内存的使用量，例如当系统中同时运行多个TensorFlow任务时，为了避免资源竞争和冲突。

为了启动TF会话并使用超过350MB的GPU内存，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入TensorFlow库：

import tensorflow as tf

1. 创建一个会话(Session)对象，并设置GPU内存分配策略：

config = tf.compat.v1.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.9  # 设置使用的GPU内存比例，这里设置为0.9表示使用90%的GPU内存
session = tf.compat.v1.Session(config=config)

1. 在会话中进行深度学习任务的操作：

# 在这里进行具体的深度学习任务操作，例如定义模型、加载数据、训练模型等

需要注意的是，具体的GPU内存使用量会受到硬件设备和任务的限制，可能会因为硬件资源不足或任务复杂度过高而导致无法使用超过350MB的GPU内存。

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