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如何释放Python占用的内存?

但是深拷贝耗时长,且占用内存空间。 浅拷贝拷贝程度低,只复制原数据的地址。其实是将副本的地址指向原数据地址。修改副本内容,是通过当前地址指向原数据地址,去修改。所以修改副本内容会影响到原数据内容。...但是浅拷贝耗时短,占用内存空间少。...只有在第3步调用时,才会占用内存资源,这样就使得在第5步时候,能够迅速释放内存。...您可以使用memory_allocated()和max_memory_allocated()监视张量占用的内存,并使用memory_cached()和 max_memory_cached()监视由缓存分配器管理的内存...但是,被张量占用的GPU内存不会被释放,因此它不能增加PyTorch可用的GPU内存量。 如果您的GPU内存在Python退出后仍未释放,那么很可能某些Python子进程仍然存在。

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利用Python如何实时检测自身内存占用

另外考虑到将来程序会运行在不同配置的设备上,让其他开发者根据自身情况计算这个阈值也有点太不友好,于是我想到了一个办法——不如让 Python 自己检测自己的内存占用,如果快满了(或者达到阈值),就同步写入硬盘一次...要用 Python 监控自身内存占用,要使用 psutil 这个库来和系统进行交互,基本逻辑就是先拿到自己的 pid ,然后根据这个 pid 去跟系统获取进程信息。...def get_current_memory_gb() - int: # 获取当前进程内存占用。...比如我系统是 32GB 内存,那么我设置个 20GB 就相当安全,用 Python 进行统计语料,数据多到进程占用 20GB 内存了,就把当前的数据写入硬盘,同步统计数据,然后清空程序里的字典缓存释放内存...Linux系统下的安装 pip install psutil 总结 到此这篇关于利用Python如何实时检测自身内存占用的文章就介绍到这了,更多相关Python实时检测自身内存占用内容请搜索ZaLou.Cn

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如何将Python内存占用缩小20倍?

Python 3.3开始,共享空间用于在字典中存储类的所有实例的键。这减少了RAM中实例堆栈的大小: ? 因此,大量的类实例占用的内存比一个普通字典(dict)占用的要小: ?...在类定义中使用__slots__可以显著减少大量实例对内存空间的占用: ? 目前,这是大幅度减少RAM中类实例的内存占用的主要方法。...这些类的所有实例都具有与元组相同的内存占用量。大量的实例会占用更大的内存空间: ?...自动创建用于从纯Python中来访问字段的描述符。例如: ? 在这种情况下,实例的内存占用更小: ? 内存中的实例跟踪的结构如下: ? 大量副本的占用空间要小一些: ?...但是,请记住,当你从Python代码访问时,每次都会执行从int到Python对象的转换,反之亦然。 Numpy 对大量数据使用多维数组或记录数组会增加内存占用

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