當TensorFlow內存不斷增加時，可以嘗試以下方法來解決問題：
釋放不需要的資源：確保及時釋放不再需要的TensorFlow對象，如張量或會話，以釋放內存。
使用tf.data.Dataset：使用tf.data.Dataset API可以有效地管理數據集的內存占用，避免一次性加載大量數據導致內存不斷增加。
限制GPU內存增長：可以通過設置GPU內存增長策略來限制TensorFlow使用的GPU內存，避免內存無限增長。
優化模型：對模型進行優化，減少參數數量或減少層的復雜度，可以減少內存占用。
使用分布式訓練：將訓練任務分布到多個設備上，可以減少單個設備上的內存占用。
使用tf.keras.callbacks.TensorBoard：使用TensorBoard可以可視化訓練過程，幫助及時監測內存占用情況。
如果以上方法仍然無法解決內存不斷增加的問題，可以考慮增加系統內存或使用更高配置的硬件設備。
