如何在Numpy中实现垃圾回收

Question

我有一个叫做 main.py 的文件，它引用了另一个文件 Optimisers.py，这个文件里只有一些函数，并且在 main.py 的一个 for 循环中使用这些函数。这些函数包含了不同的优化算法。

而这个 Optimisers.py 还引用了另外两个类似的文件，这些文件里也只有函数，并且在 while 循环中使用。所有这些文件都用到了 numpy 库。

我觉得问题出在这些循环中，因为函数在调用和创建 numpy 数组，这导致了内存过载。因此，我无法完成一些优化算法，也无法遍历我想要的所有可能坐标。

我该如何确保清除 numpy 中的变量？我了解到，numpy 的 C 库让标准的 Python 处理变得复杂。那 %reset array 这个命令（来自下面的链接）是干什么的？我应该在哪里使用它？

附注：我看过 "在 IPython 中释放巨大 numpy 数组的内存"，而且 gc.collect() 也没用。

Answer 1

当一个numpy数组不再被引用时，垃圾回收器（GC）会自动释放它的内存。C语言的对象被封装在Python对象里，所以你不需要关心它是怎么实现的。

要确保数组没有被全局变量引用，因为全局变量会一直存在，直到被覆盖或者程序结束。

如果你想在局部变量超出作用域之前释放一个数组，可以使用del variablename（或者直接赋值为None），但这样只会处理你指定的那个引用，不会影响其他引用。

如果你想调试一下哪里引用了一个对象，可以使用gc.get_referrers(object)。

附言：我看过关于在IPython中释放大numpy数组内存的内容，发现gc.collect()也不起作用。

除非你有循环引用或者调用了gc.disable()，否则gc.collect()不会让垃圾回收器更早地工作。