本发明提供了一种基于Tensor访问的深度学习内存管理方法，该方法通过收集神经网络的执行信息和硬件平台的性能信息获得相关决策下的内存空间开销和时间开销，并建立整数线性规划模型，通过在约束条件下优化求解最优的Tensor调度策略，从而解决内存不足问题的同时获得较高的深度学习训练性能。相比于现有技术，相同的硬件性能下，本发明可以实现更大的batchsize的神经网络训练。本发明同时还提出了一种内存管理系统，包括profile模块、决策模块和执行模块；该系统可直接添加在深度学习框架上，使用方便。