下面的代码填满了我所有的内存:
from sys import getsizeof
import numpy
# from http://stackoverflow.com/a/2117379/272471
def getSize(array):
return getsizeof(array) + len(array) * getsizeof(array[0])
class test():
def __init__(self):
pass
def t(self):
temp = numpy.zeros([200,100,100])
A = numpy.zeros([200], dtype = numpy.float64)
for i in range(200):
A[i] = numpy.sum( temp[i].diagonal() )
return A
a = test()
memory_usage("before")
c = [a.t() for i in range(100)]
del a
memory_usage("After")
print("Size of c:", float(getSize(c))/1000.0)
输出是:
('>', 'before', 'memory:', 20588, 'KiB ')
('>', 'After', 'memory:', 1583456, 'KiB ')
('Size of c:', 8.92)
如果 c 约为 9 KiB，为什么我要使用 ~1.5 GB 的内存？这是内存泄漏吗？ (谢谢)
memory_usage 函数发布在 SO 上，为清楚起见，在此处报告:
def memory_usage(text = ''):
"""Memory usage of the current process in kilobytes."""
status = None
result = {'peak': 0, 'rss': 0}
try:
# This will only work on systems with a /proc file system
# (like Linux).
status = open('/proc/self/status')
for line in status:
parts = line.split()
key = parts[0][2:-1].lower()
if key in result:
result[key] = int(parts[1])
finally:
if status is not None:
status.close()
print('>', text, 'memory:', result['rss'], 'KiB ')
return result['rss']
最佳答案
diagonal() 的实现未能减少引用计数器。此问题之前已修复，但 the change没有进入 1.7.0。
升级到1.7.1解决问题! release notes包含各种有用的标识符，特别是 issue 2969 .
该解决方案由 Sebastian Berg 和 Charles Harris 在 NumPy mailing list 上提供.
关于python - 这是内存泄漏吗？ ( python + NumPy )，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/17085197/