のPython 2.7.6およびマルチプロセッシング「メモリをリーク」

Question

私は私のマシン上で持っている驚くべきことに、それはすべて、16 GBを消費し、64ビットのXubuntu 14.04 LTSとPython 2.7.6

import numpy 
import multiprocessing 

def f(i): 
    result = numpy.zeros((224, 244, 3), dtype='float32') 
    return result 

if __name__ == '__main__': 
    print 'Start...' 

    for i in xrange(100): 

     print 'Attempt:', i 

     args = [0] * 1000 
     pool = multiprocessing.Pool(8) 
     v = pool.map(f, args) 

     print 'Pool done.' 

     import gc 
     gc.collect() 
     del v 
     v = None 

     print 'Clean done.' 

に次のコードを実行していますよ繰り返しはほとんどありません。それはシステムを完全に凍らせた。私が理解する限りでは、 "v"はローカルリソースであり、割り当てを解除することができるため、これは起こりません。

なぜこの「メモリリーク」が実際に起こるのですか？

マルチプロセッシング・バージョンは、numpyの0.70a1である - クリーニング部でpool.close()を呼び出す1.10.4

Answer 1

は、明示的にガベージコレクタに頼る必要なしにメモリリークを修正するのに十分です。なぜ起こるのかは分かりませんが、確かにhow the pool is implementedに依存しています（ほとんどの場合、結果の参照をどこかに保持しています）