Question

我通过reticulate包使用某些python功能创建了一个函数，专门使用PIL打开图像：

image <- "~/Desktop/image.jpg"
pil.image <- reticulate::import( "PIL.Image", convert = FALSE )
img <- pil.image$open( image )

然后我对图像做了一些事情（我提取了几种作物），这很好用。这是我正在做的事情的一个例子（outputs是我需要的庄稼的数据框，因此crop.grid只是4个数字的向量。

crop.grid <- c( outputs$x.start[x],
                outputs$y.start[x],
                outputs$x.stop[x],
                outputs$y.stop[x] )
crop.grid <- as.integer( crop.grid )
crop.grid <- reticulate::r_to_py( crop.grid )
output.array <- img$crop( box = crop.grid )
output.array$save( output.filename )

在此之后，我想从内存中清除图像（我打开的图像非常大，因此占用大量内存）。我尝试在python中关闭图像：

img$close()

以及R：

rm( img )
gc()

用我知道的东西替换物体非常小。

img <- reticulate::r_to_py( 1L )

所有这些都运行良好，但我的RAM仍然记录为非常充分。我用我创建的每个python对象尝试它们，但唯一能有效清除RAM的是重启R会话。

我知道在python内我最好使用with打开图片，以便在流程结束时清除它，但我不确定如何使用reticulate来实现它。

---使用类似的python版本进行更新：

如果我直接在python中执行上述操作：

from PIL import Image
img = Image.open( "/home/user/Desktop/image.jpg" )
output = img.crop( [0,0,100,100] )

然后关闭事情：

output.close()
img.close()

记忆清除。同样的事情在R内部并没有起作用。即：

output.array$close()
img$close()
gc() # for good measure

不清除记忆。

Answer 1

你需要做三件事：

在Python中显式创建对象：

py_env <- py_run_string(
    paste(
        "from PIL import Image",
        "img = Image.open('~/Desktop/image.jpg')",
        sep = "\n"
    ),
    convert = FALSE
)
img <- py_env$img

完成图像后，首先删除Python对象。
```
py_run_string("del img")
```
然后运行Python垃圾收集器。
```
py_gc <- import("gc")
py_gc$collect()
```

步骤2和3是重要的。第1步就是让你有一个名字要删除。如果有办法删除“隐式”Python对象（想不出更好的术语），那将节省一些样板。

R网状，如何从内存中清除python对象？

1 个答案: