【Pytorch实战教程】内存泄漏以及Pytorch中内存泄露的注意事项
内存泄漏是指在计算机
程序运行过程中，
动态分配的
内存由于某些原因
没有被释放或回收，导致这些内存块
无法再被使用或重新分配。
内存泄漏会导致程序占用越来越多的内存资源，最终可能导致系统内存不足，程序运行速度变慢，甚至导致程序崩溃。
在具体解释内存泄漏之前，先了解一下相关概念：
- 动态内存分配：程序在
运行时，根据需要申请内存来存储数据。这些内存通常是在堆（heap）上分配的。 - 内存回收：当程序不再需要某些数据时，需要显式或隐式地
释放这些内存，使其可被其他程序或进程使用。
内存泄漏的原因
内存泄漏通常发生在以下几种情况：
- 未释放内存：程序分配了内存但没有在合适的时机释放。
- 失去引用：程序分配了内存，但由于
指针或引用被重写，导致原先的内存地址无法访问，从而无法释放。
内存泄漏的影响
- 内存耗尽：程序会消耗越来越多的内存，最终可能耗尽系统可用内存。
- 性能下降：系统在尝试管理大量未释放的内存时会导致性
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