python - python中的动态内存分配

Question

我创建了一个大的多维数组M。np.zeros((1000,1000))经过一定数量的操作后，我不再需要它了。如何在程序执行期间动态释放 RAM？为我做M=0吗？

Answer 1

一般来说你不能。即使您删除了对对象的所有引用，它也留给 python 实现来重用或释放内存。在 CPython 上，您可以调用gc.collect()强制垃圾收集运行。但是，虽然这可能会回收内存，但不一定会将其返回给操作系统。

但是：numpy 是一个扩展模块，它做自己的事情，并管理自己的内存。

当我监视 python 进程的内存使用情况时，我看到 RAM 使用情况（驻留集大小）在之后下降del(M)

In [1]: import numpy as np

In [2]: M = np.zeros((1000,1000))

In [3]: del(M)

In [4]: 

在启动 IPython 之后：

slackbox:~> ps -u 77778
USER     PID %CPU %MEM    VSZ   RSS TT  STAT STARTED    TIME COMMAND
rsmith 77778  0.0  0.5 119644 22692  0  S+    2:37PM 0:00.39 /usr/local/bin/py

导入 numpy (1) 后：

slackbox:~> ps -u 77778
USER     PID %CPU %MEM    VSZ   RSS TT  STAT STARTED    TIME COMMAND
rsmith 77778  1.0  0.8 168548 32420  0  S+    2:37PM 0:00.49 /usr/local/bin/py

创建数组 (2) 后：

slackbox:~> ps -u 77778
USER     PID %CPU %MEM    VSZ   RSS TT  STAT STARTED    TIME COMMAND
rsmith 77778  0.0  1.0 176740 40328  0  S+    2:37PM 0:00.50 /usr/local/bin/py

调用del(3) 后：

slackbox:~> ps -u 77778
USER     PID %CPU %MEM    VSZ   RSS TT  STAT STARTED    TIME COMMAND
rsmith 77778  0.0  0.8 168548 32496  0  S+    2:37PM 0:00.50 /usr/local/bin/py
slackbox:~> 

所以在这种情况下使用del()可以减少使用的 RAM 量。

请注意，numpy 有一个例外。Numpy 可以使用由另一个扩展库分配的内存。在这种情况下，numpy 对象被标记为 numpy 不拥有内存，并将其释放留给另一个库。

Answer 2

使用del语句：

del M

顺便说一句，一个float64形状数组(1000, 1000)只需要 7 Mb。如果您遇到内存问题，则问题可能出在其他地方。

Answer 3

有两种方法......

1）。德尔米

     But it will delete the array object it self.

2）。M.clear()

     you can clear the array without deleting M object