Утечка памяти в scipy?

Question

Я хочу решить задачу наименьших квадратов, используя некоторый итерационный решатель. Мне нужны разреженные матрицы, и у Сципи есть функции scipy.sparse.linalg.lsqr() и scipy.sparse.linalg.lsmr(). Однако, если я помещу их в цикл, потребление памяти возрастает. Так что, похоже, где-то произошла утечка памяти.

Вот пример того, как это выглядит:

for i in range(0,200):
    print(i)
    tmp = sparse.linalg.lsmr(A_tot, np.asarray(b_tot.toarray().squeeze()))
    delta = tmp[0]

Кто-нибудь знает, как это исправить или есть другие решатели? Я пробовал как lsqr, так и lsmr.

Вот связанная ссылка , но она с 2014 года и помечена как решенная. Однако это не мой опыт.

Когда я пробую следующий код, используемая память стабильна (не увеличивается):

Этот код воспроизводит ошибку:

A_tot2 = sparse.rand(128365, 535, density=0.05)
b_tot2 = sparse.rand(128365,1)
pdb.set_trace()
i = 0
while True:
    i += 1
    start = time.time()
    tmp = sparse.linalg.lsmr(A_tot2, b_tot2.toarray().squeeze())
    stop = time.time()
    print("Time: " + str(stop-start))
    delta = tmp[0]
    print(i)
    # pdb.set_trace()

Поведение памяти можно увидеть на рисунке ниже. Я также попытался сделать шаг вперед, используя pdb.set_trace() с тем же поведением. Память увеличивается, поскольку цикл повторяется, и он падает и снова начинает увеличиваться. Над тем, где он стоит 15%, есть маленький зигзагообразный рисунок. Это было для density=0.01.

РЕДАКТИРОВАТЬ:

Я только что добавил gc.collect() внизу for-loop, и это решило проблему. Но что именно происходит? Я не очень понимаю, как работает Python.

Коллега предположил, что в scipy.linalg.lsqr() могут быть циклические ссылки, которые препятствуют освобождению памяти.