Question

我正在研究一种对大输入数据进行一些处理的函数。但是，由于我无法一次将所有数据放入内存中（点积为117703x200000矩阵），因此将其分成大块并按部分进行计算。

输出仅采用前5个元素（排序后），因此输出的形状必须为117703x5，可以保存在存储器中。但是，由于某种原因，随着循环的进行，直到出现内存错误之前，我的内存消耗一直在增加。有什么想法吗？这是代码：

def process_predictions_proto(frac=50):
    # Simulate some inputs
    query_embeddings = np.random.random((117703, 512))
    proto_feat = np.random.random((200000, 512))
    gal_cls = np.arange(200000)

    N_val = query_embeddings.shape[0]
    pred = []

    for i in tqdm(range(frac)):
        start = i * int(np.ceil(N_val / frac))
        stop = (i + 1) * int(np.ceil(N_val / frac))
        val_i = query_embeddings[start:stop, :]
        # Compute distances
        dist_i = np.dot(val_i, proto_feat.transpose())
        # Sort
        index_i = np.argsort(dist_i, axis=1)[::-1]
        dist_i = np.take_along_axis(dist_i, index_i, axis=1)
        # Convert distances to class_ids
        pred_i = np.take_along_axis(
            np.repeat(gal_cls[np.newaxis, :], index_i.shape[0], axis=0),
            index_i, axis=1)
        # Use pd.unique to remove copies of the same class_id and
        # get 5 most similar ids
        pred_i = [pd.unique(pi)[:5] for pi in pred_i]
        # Append to list
        pred.append(pred_i)
        # Free memory
        gc.collect()
    pred = np.stack(pred, 0)  # N_val x 5
    return pred

Answer 1

在调用gc.collect()之前删除所有临时变量，以使数据立即变为垃圾。

del start, stop, val_i, dist_i, index_i, dist_i, pred_i
gc.collect()

在您的代码中，第一次调用gc.collect()时，没有任何数据是垃圾数据，因为仍然可以从所有变量中引用它们。直到第二次迭代结束，才会收集来自第一次迭代的数据。在第一次迭代之后的每次迭代中，您将在内存中拥有两个数据块（当前迭代和上一个迭代）。因此，您使用的内存是所需的两倍（我假设某些对象之间存在引用，因此自动GC不会清理对象，因为在循环期间会重新分配变量）。

Python没有在for循环中释放内存

1 个答案: