Numpy(及其库绑定,一分钟内会详细介绍)使用C
malloc分配空间,这就是为什么大型numpy分配使用的内存不会出现在诸如堆之类的配置文件中并且永远不会被垃圾清理的原因集电极。
通常,大泄漏的怀疑实际上是scipy或numpy库绑定,而不是python代码本身。去年,我被umfpack的默认scipy.linalg接口严重烧毁,该接口以每次呼叫约10Mb的速度泄漏内存。您可能想尝试使用valgrind之类的东西来分析代码。它通常可以提供一些提示,指出在哪里查看可能存在泄漏的地方。

Numpy(及其库绑定,一分钟内会详细介绍)使用C
malloc分配空间,这就是为什么大型numpy分配使用的内存不会出现在诸如堆之类的配置文件中并且永远不会被垃圾清理的原因集电极。
通常,大泄漏的怀疑实际上是scipy或numpy库绑定,而不是python代码本身。去年,我被umfpack的默认scipy.linalg接口严重烧毁,该接口以每次呼叫约10Mb的速度泄漏内存。您可能想尝试使用valgrind之类的东西来分析代码。它通常可以提供一些提示,指出在哪里查看可能存在泄漏的地方。