当TensorFlow内存不断增加时，可以尝试以下方法来解决问题：
释放不需要的资源：确保及时释放不再需要的TensorFlow对象，如张量或会话，以释放内存。
使用tf.data.Dataset：使用tf.data.Dataset API可以有效地管理数据集的内存占用，避免一次性加载大量数据导致内存不断增加。
限制GPU内存增长：可以通过设置GPU内存增长策略来限制TensorFlow使用的GPU内存，避免内存无限增长。
优化模型：对模型进行优化，减少参数数量或减少层的复杂度，可以减少内存占用。
使用分布式训练：将训练任务分布到多个设备上，可以减少单个设备上的内存占用。
使用tf.keras.callbacks.TensorBoard：使用TensorBoard可以可视化训练过程，帮助及时监测内存占用情况。
如果以上方法仍然无法解决内存不断增加的问题，可以考虑增加系统内存或使用更高配置的硬件设备。
