javascript - Tensorflow.js 中的内存泄漏 : How to clean up unused tensors?

Question

我正在编写一个脚本，它有时会泄漏张量。这可能在多种情况下发生，例如，当我正在训练神经网络时，但训练崩溃了。在这种情况下，训练会中断并且不会正确处理张量。这会导致内存泄漏，我试图通过处理未使用的张量来清理。

示例

在下面的代码片段中，我正在训练两个(非常简单的)模型。第一次运行会成功，不会导致张量泄漏(训练前的张量数 = 训练后的张量数)。第二次，我使用无效的 reshape 层在训练期间强制崩溃。因此，会抛出一个错误，数据集中的张量(我猜？)将不会被正确处理。该代码是显示张量如何泄漏的示例。

async function train(shouldCrash) {
  console.log(`Training, shouldCrash=${shouldCrash}`);
  const dataset = tf.data.zip({ // setup data
    xs: tf.data.array([[1],[1]]),
    ys: tf.data.array([1]),
  }).batch(1);

  const model = tf.sequential({ // setup model
    layers: [
      tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}),
      tf.layers.reshape({targetShape: [(shouldCrash ? 2 : 1)]}), // use invalid shape when crashing
    ],
  });
  model.compile({ optimizer: 'sgd', loss: 'meanSquaredError' });
  console.log('  Tensors before:', tf.memory().numTensors);
  try {
    const history = await model.fitDataset(dataset, { epochs: 1 });
  } catch (err) {
    console.log(`    Error: ${err.message}`);
  }
  console.log('  Tensors after:', tf.memory().numTensors);
}

(async () => {
  await train(false); // normal training
  await train(true); // training with error
})();

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@1.1.2/dist/tf.min.js"></script>

问题

有 tf.tidy ，这在某些情况下可以帮助我处理未使用的张量，但它只能用于同步函数调用。因此，调用await model.fitDataset(...)时不能使用。

有没有办法处理任何未使用的张量？或者，有没有办法处理页面上所有现有的张量(无需重新加载)？

Answer 1

清除异步代码中任何未使用的张量的方法是将创建它们的代码包装在 startScope() 和 endScope() 调用之间。

tf.engine().startScope()
// do your thing
tf.engine().endScope()