python内存监控工具memory_profiler和guppy的用法详解


						python2.7在内存管理上相比python3还是有些坑的，其释放后的内存仍然保留在python的内存池中，不被系统所用。python循环引用的变量不会被回收，这会导致程序越运行，占用的内存越大。我在跑py-faster-rcnn的demo时，基本上跑2000张图像，16g内存就要爆了。于是尝试用python的内存监控工具来调试程序，找到不能膨胀的变量，然后del之，再手动回收内存gc.collec（）

下面是我用的两个内存监视工具，一个是按每行代码查看内存占用的工具memory_profiler，一个是查看占用内存前十位变量的工具guppy。

1. memory_profiler

首先是安装：

pip install -U memory_profiler

然后用profile修饰想要查看的函数名：如：





@profile

def my_func():

 a = [1] * (10 ** 6)

 b = [2] * (2 * 10 ** 7)

 del b

 return a



if __name__ == '__main__':

 my_func()



输出结果:



Line #    Mem usage  Increment   Line Contents

==============================================

     3                           @profile

     4      5.97 MB    0.00 MB   def my_func():

     5     13.61 MB    7.64 MB       a = [1] * (10 ** 6)

     6    166.20 MB  152.59 MB       b = [2] * (2 * 10 ** 7)

     7     13.61 MB -152.59 MB       del b

     8     13.61 MB    0.00 MB       return a



memory_profiler功能强大，更多功能可以看官网这里

2. guppy

首先安装：

pip install guppy

然后import下





from guppy import hpy

hxx = hpy()

heap = hxx.heap()

byrcs = hxx.heap().byrcs;



在主程序下增加：

print(heap)

输出示例：





Index Count %  Size % Cumulative % Kind (class / dict of class)

  0 10124 22 81944416 95 81944416 95 list

  1 16056 34 1325464 2 83269880 96 str

  2 9147 20 745616 1 84015496 97 tuple

  3 102 0 366480 0 84381976 98 dict of module

  4 287 1 313448 0 84695424 98 dict of type

  5 2426 5 310528 0 85005952 98 types.CodeType

  6 2364 5 283680 0 85289632 99 function

  7 287 1 256960 0 85546592 99 type

  8 169 0 192088 0 85738680 99 dict (no owner)

  9 123 0 142728 0 85881408 99 dict of class



可以看到第一个list占了95%的内存，若print（heap）在主程序的循环中，可以查看每次循环后的变量内存占用情况。

输入以下命令，查看这个占内存最大的list中的数据类型：

byrcs[0].byid

最后测试后发现，test.py下get_im_blob等函数占用内存不断增大，每检测一副图像，该函数增加6-10MB内存开销。但奇怪的是用guppy查看前十个变量，并没有发现哪个变量有明显的内存增大迹象。于是猜测可能是每张图像推理后，推理的结果bbox，label，img等数据保存在了内存中，这样方便所有图像推理结束后，plt.show（）.于是修改程序，每张图像推理后，plt.show（）一下。用memory_profiler发现内存不再继续增大，interesting！其实把plt.show()改成plt.close()也可以防止内存不断增大。具体原因肯定是python 的内存回收机制规则导致的。



总结

以上所述是小编给大家介绍的python内存监控工具memory_profiler和guppy的用法详解,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对中文源码网网站的支持！

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