代码查询TensorFlow中内存使用情况相关的统计信息

可以通过TensorFlow的Profiler工具来查询内存使用情况相关的统计信息。具体步骤如下：

1. 导入必要的库

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.profiler import profiler_client

2. 运行TensorFlow程序，并在代码中插入Profiler的标记

with tf.compat.v1.Session() as sess:
    # 插入Profiler的标记
    tf.compat.v1.profiler.profile(
        sess.graph,
        run_meta=tf.compat.v1.RunMetadata(),
        cmd='scope,op',
        options=tf.compat.v1.profiler.ProfileOptionBuilder
            .tfprof_options_builder(
            tf.compat.v1.profiler.TraceOption(
                time_offset_in_micros=0,
                output='file:outfile',
                select=['bytes', 'peak_bytes', 'residual_bytes']
            )
        )
    )

3. 使用Profiler Client读取Profiler的输出文件，并解析其中的统计信息

# 读取Profiler的输出文件
profile_result = profiler_client.load_file('outfile')

# 解析统计信息
stats = profile_result.get_node_stats()
for stat in stats:
    print(stat.node_name)
    print(stat.total_bytes)
    print(stat.peak_bytes)
    print(stat.residual_bytes)

其中，`total_bytes`表示该节点在运行过程中分配的内存总量，`peak_bytes`表示该节点在运行过程中占用的内存峰值，`residual_bytes`表示该节点在运行结束后仍然占用的内存量。