heapy

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python heapy顯示不斷的內存使用情況，雖然60GB的RAM在10分鐘內耗盡

我正在運行一個tensorflow模型，它在處理大圖像時大約10分鐘耗盡60G的RAM。我已經運行Heapy試圖鎖定泄漏，但heapy只顯示90M的內存使用情況並保持不變。我注意到這篇文章：Python process consuming increasing amounts of system memory, but heapy shows roughly constant usage 這建

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IPython會話期間內存中對象的大小（使用Guppy？）

我記得reading，很難確定Python中對象的確切內存使用情況。但是，該線程是從2009年開始的，從那時起我已經閱讀了Python中的各種內存分析器（參見this thread中的示例）。另外，IPython在最近幾個月已經大幅成熟（前幾天發佈了1.0版本） IPython已經有一個名爲whos的魔術，它打印變量名稱，它們的類型以及一些基本的數據/信息。以類似的方式，是否有任何方法可以獲得由

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在加載大對象後測量堆大小的增加

我有興趣瞭解大對象加載時python堆的總大小的增加。 heapy似乎是我需要的，但我不明白結果。我有一個350 MB的泡菜文件，裏面有一個熊貓DataFrame，其中包含大約250萬個條目。當我加載文件並在之後檢查heapy堆時，它會報告堆中只添加了大約8 MB的對象。 import guppy h = guppy.hpy() h.setrelheap() df = pickle.loa