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在TensorFlow的训练器代码中进行优化时，建议在trainer.py文件中添加如下配置：通过设置会话配置选项，可以更好地管理训练过程中的资源分配。具体来说，建议在session_config对象中添加以下参数：

session_config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=False)session_config.gpu_options.allow_growth = True

这些设置可以帮助训练过程更高效地利用GPU资源，并根据需求动态调整内存分配。通过设置gpu_options.allow_growth为True，可以让TensorFlow自动根据GPU的可用情况调整内存分配大小，从而在训练过程中更灵活地管理资源使用。

这种方式不仅可以提高训练效率，还能减少因资源耗尽导致的训练中断问题。

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