【Pytorch实战教程】内存泄漏以及Pytorch中内存泄露的注意事项

文章目录

    • 内存泄漏的原因
    • 内存泄漏的影响
    • 在不同编程语言中的内存泄漏
    • 在PyTorch中的内存泄漏
      • 示例
    • 总结

内存泄漏是指在计算机 程序运行过程中动态分配内存由于某些原因 没有被释放或回收,导致这些内存块 无法再被使用或重新分配。

内存泄漏会导致程序占用越来越多的内存资源,最终可能导致系统内存不足,程序运行速度变慢,甚至导致程序崩溃。

在具体解释内存泄漏之前,先了解一下相关概念:

  • 动态内存分配:程序在运行时,根据需要申请内存来存储数据。这些内存通常是在(heap)上分配的。
  • 内存回收:当程序不再需要某些数据时,需要显式或隐式地释放这些内存,使其可被其他程序或进程使用。

内存泄漏的原因

内存泄漏通常发生在以下几种情况:

  1. 未释放内存:程序分配了内存但没有在合适的时机释放。
  2. 失去引用:程序分配了内存,但由于指针或引用被重写,导致原先的内存地址无法访问,从而无法释放。

内存泄漏的影响

  • 内存耗尽:程序会消耗越来越多的内存,最终可能耗尽系统可用内存。
  • 性能下降:系统在尝试管理大量未释放的内存时会导致性

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