如何在 Numpy 中实现垃圾回收

Question

我有一个名为main.py 的文件，它引用了另一个文件Optimisers.py，其中只有函数，并在main.py 的for 循环中使用。这些函数里面有不同的优化函数。

这个Optimisers.py 然后引用了另外两个类似的文件，其中也只有函数，它们位于while 循环中。所有这些文件都使用 numpy。

我相信这是因为在 numpy 中调用和创建数组的函数的循环会导致内存过载。因此我无法完成一些优化算法，或者循环遍历所有可能的坐标。

如何确保删除 numpy 中的变量？据我了解，numpy 的 C 库使标准 Python 过程复杂化。 %reset array 命令（来自下面的链接）有什么作用？我应该在哪里实现它？

附：我读过“Releasing memory of huge numpy array in IPython”， 而gc.collect() 也不起作用。

Answer 1

当一个 numpy 数组不再被引用时，它会被 GC 自动释放。 C 对象封装在 Python 对象中，因此对您而言，它的实现方式并不重要。

确保数组没有在全局变量中被引用，因为它们会一直存在直到被覆盖或程序退出。

如果您需要在数组超出范围之前从局部变量中释放数组，您可以使用del variablename（或仅分配例如 None），但这不会处理任何其他引用，只是命名的引用。

对于引用对象的调试，可以使用gc.get_referrers(object)。

附：我读过 Releating memory of huge numpy array in IPython and gc.collect() 也不起作用。

除非您有循环或调用了gc.disable()，否则gc.collect() 不会让GC 更快发生。