张量流可以扫描并只保留最终结果吗？

以下代码计算数组的总和tf.scan。 张量流会分配一个 6 元素数组来保存六个部分和吗？ 或者，tensorflow 足够聪明，只分配一个 1 元素数组来保存部分和？

如何确定？

import tensorflow as tf
import numpy as np

elems = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
s = tf.scan(lambda a, x: a + x, elems)
# s == [1, 3, 6, 10, 15, 21]
final_s = s[-1]  # final_s == 21
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(final_s))

以下代码会导致 16 GB 机器内存不足。

我猜张量流永远不会尝试优化扫描。

import tensorflow as tf
import numpy as np

elems = tf.ones(int(1e9), dtype=np.float32)  # 4GB
s = tf.scan(lambda a, x: a + x, elems)
final_s = s[-1]
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(final_s))