【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：

1. 未释放内存：程序分配了内存但没有在合适的时机释放。
2. 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。</