如何在tensorflow 2.0b中检查/释放GPU内存？

在TensorFlow 2.0b中，可以使用tf.config.experimental来检查和释放GPU内存。下面是具体的步骤：

1. 检查GPU内存使用情况：
2. 检查GPU内存使用情况：
3. 释放GPU内存：
4. 释放GPU内存：

以上代码中，首先通过tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')获取当前系统中的GPU设备列表。然后，可以使用tf.config.experimental.get_memory_limit(gpu)获取每个GPU设备的内存限制，使用tf.config.experimental.get_memory_used(gpu)获取每个GPU设备已使用的内存。

如果需要释放GPU内存，可以使用tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)来设置GPU设备内存按需分配，这样TensorFlow会根据需要动态分配内存，而不会一次性占用全部内存。

注意：以上代码适用于TensorFlow 2.0b版本，如果使用其他版本的TensorFlow，可能会有不同的API或方法来检查和释放GPU内存。