Как очистить оперативную память в Python, выполнив ряд предсказаний YOLO? - PullRequest
0 голосов
/ 26 сентября 2019

Я пытаюсь запустить прогноз YOLO для сотен jpeg подряд один за другим.в следующем коде Предикат.py создает jpeg с прогнозом для имени файла в аргументе.этот код сканирует всю папку и отправляет файлы за файлом.Короче говоря, он становится медленным после 30 jpegs, и диспетчер задач показывает 10 ГБ оперативной памяти.

будет признателен за любую помощь

после создания каждого файла, я хотел бы начать с «свежей» чистойпамять для следующей итерации - использование gc.collect следующим образом ничего не изменило.

    import os
    import predict
    import gc

    for root, dirs, files in os.walk("images\edited images"): 
       i=1
       for name in files:
           predict.main(os.path.join(root, name))
           print(os.path.join(root, name))
           i=i+1
           print(i)
           gc.collect()

1 Ответ

1 голос
/ 27 сентября 2019

этот решает это: использование

                K.clear_session()
                gc.collect()

после предиктора для каждой итерации

, когда из керасы импортируют бэкэнд как K

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...