在TensorFlow中，如果使用allocate_output分配内存，该内存在计算完成后不会自动释放。因此，要手动释放该内存，可以使用TensorFlow的Session.run()方法来运行一个op来释放该内存。代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义一个op用于释放allocate_output分配的内存
def release_memory_op():
    return tf.compat.v1.assign(tf.zeros([1], dtype=tf.int32), 1)

# 定义一个graph
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
    w = tf.Variable(tf.truncated_normal([784, 10]))
    b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
    y = tf.matmul(x, w) + b
    
    # 使用allocate_output分配y2的内存
    y2 = tf.raw_ops.MatMul(a=x, b=w)
    
    # 运行release_memory_op来释放y2的内存
    release_memory = release_memory_op()
    
    # 使用Session来运行graph
    with tf.compat.v1.Session() as sess:
        sess.run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())
        
        # 在运行y操作前，运行release_memory_op操作
        sess.run(release_memory)
        
        # 运行y操作
        output = sess.run(y, feed_dict={x: input_data})