Python内存问题

Question

我目前是一个python代码，我相信它存在一些内存问题。 我昨晚对此进行了推理，我相信这是由于经常产生一些开销造成的，但我不知道它们到底是什么。我尝试了gccollect()方法，但实际上没有用。关于我的python代码的好处是，在每次运行时，我都可以将经过部分训练的模型的参数保存为pickle。希望我会关闭脚本，然后启动一个新的python脚本并加载我保存的泡菜以继续训练。

我的策略是在shell脚本中执行以下操作：

for i in 1000:
    run `python train_model.py` # this will give me allows a fresh environment with little memory overhead
    # during the runs of `train_model.py`,  some memory overhead has been accumulated
    torch.save(train_model.state_dict())
    shut down the train_model.py script
    # I am hoping that for the next run of this python script, I can get a fresh environment

您认为这行得通吗？如何在Shell脚本中执行此操作？