java tensorflow and maven version is org.tensorflow:libtensorflow:1.15.0 after session.runner.run() for many times, the memory grow higher and higher then oom

my test code with language scala ,this is one predict, we will predict 100 QPS for a docker
val config = ConfigProto.newBuilder
.putDeviceCount("CPU", Runtime.getRuntime.availableProcessors)
.setInterOpParallelismThreads(8)
.setIntraOpParallelismThreads(8)
.setOperationTimeoutInMs(3000)
.build

val options = RunOptions.newBuilder
  .setTimeoutInMs(5000)
  .build 

val modelBundle = SavedModelBundle
  .loader(s"$path")
  .withTags("serve")
  .withConfigProto(config.toByteArray)
  .withRunOptions(options.toByteArray)
  .load

val kernel = modelBundle.session

val data = Map("tensor1" -> Seq(0.1f,0.122f),……)
val runner = kernel.runner()
val inputTensorList: util.ArrayList[Tensor[java.lang.Float]] = new util.ArrayList[Tensor[java.lang.Float]]()
data.map{
  case (tensorName, featureId) => {

    val dataInput:FloatBuffer = FloatBuffer.allocate(featureId.size)
    featureId.foreach(featureValue => {
      dataInput.put(featureValue)
    })
    dataInput.asInstanceOf[Buffer].flip()
    val tensorShape:Array[Long] = Array(1,featureId.size)
    val tensor = Tensor.create(tensorShape,dataInput)
    runner.feed(tensorName,tensor)
    inputTensorList.add(tensor)
  }
}

for(i <- 0 until 2 ){
  runner.fetch("StatefulPartitionedCall",i)
}

val output = runner.run.asScala
val scores:Array[Float] = output.map(ten => {
  val tensorData: Array[Array[Float]] = ten.copyTo(Array.ofDim[Float](ten.shape()(0).toInt, ten.shape()(1).toInt))
  tensorData(0).head
}).toArray
inputTensorList.asScala.foreach(_.close())
output.foreach(_.close())

Bắt đầu bằng cách tái hiện workload được báo cáo bằng SavedModelBundle, session.runner(), runner.run() và mẫu dự đoán lặp lại 100-QPS được nêu trong issue. Theo dõi quyền sở hữu và việc đóng các tensor đầu vào được cung cấp cùng các tensor đầu ra được trả về trong khi giám sát bộ nhớ; được xem là hoàn tất khi các dự đoán lặp lại không còn làm bộ nhớ tăng lên cho đến khi xảy ra OOM.