在不同会话之间共享内存的解决方法通常是使用共享变量或队列来实现。

下面是一个使用TensorFlow的例子，演示了不同会话之间共享Tensor的方法：

import tensorflow as tf

# 创建一个共享变量
shared_variable = tf.get_variable("shared_variable", shape=(), initializer=tf.zeros_initializer())

# 创建一个会话，并初始化共享变量
session1 = tf.Session()
session1.run(tf.global_variables_initializer())

# 在第一个会话中更新共享变量的值
session1.run(shared_variable.assign(10.0))

# 打印共享变量的值
print(session1.run(shared_variable))  # 输出 10.0

# 创建另一个会话，并共享第一个会话的共享变量
session2 = tf.Session()
session2.run(shared_variable.initializer)

# 在第二个会话中读取共享变量的值
print(session2.run(shared_variable))  # 输出 10.0

在上面的代码中，首先创建了一个共享变量shared_variable，然后创建了两个会话session1和session2。在第一个会话中，我们初始化了共享变量并更新了它的值为10.0。然后，在第二个会话中，我们共享了第一个会话的共享变量，并读取了它的值。

注意，为了确保共享变量的正确性，我们需要在每个会话中分别初始化共享变量。如果只在一个会话中初始化共享变量，那么另一个会话将无法正确读取共享变量的值。

此外，还可以使用队列来实现不同会话之间的共享内存，这在处理输入数据的时候非常有用。具体使用方法可以参考TensorFlow的官方文档。