Can RuntimeGeneratedFunctions.jl cause memory leak issue?

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評価

難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
初心者へのやさしさ
30/100
issue の種類
バグ
明瞭さ
説明が足りない
活発さ
停滞
技術スタック
julia
領域
performance

調査の方向性

まず eval_solution と eval_genfunc のエントリポイントから始め、次に @RuntimeGeneratedFunction を繰り返し呼び出すスレッド化されたメインループを再現します。生成関数の作成と g 内のシミュレーションの周辺でメモリをプロファイルし、保持された Expr または関数オブジェクトが蓄積するかどうかも確認します。最小再現可能ケースによってリークしているコンポーネントを特定できるか、パッケージの問題を確認できないことを示せれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

question

Hi,

I am writing a Genetic Programming-styled code to search for solutions to specific problems. The solutions are in the form of functions. Thus, I use RuntimeGeneratedFunctions.jl to generate functions in runtime in order to evaluate their fitnesses. As the code runs (on WSL) and time goes by, the amount of available RAM on my computer becomes less and less until the system forcibly closes the terminal. I suspect it is due to the generated functions. I wonder if it is a known problem and if there exists a solution. Thank you.

Here is the part of the code that involves RuntimeGeneratedFunctions.jl:

 function eval_solution(expr, data, eval_genfunc) 
      f = expr
      f1 = @RuntimeGeneratedFunction(f)
      fitness = evaluate_genfunc(f1, data)
      return fitness
 end

Here, expr is the Expr containing the content of the function to be generated, data is the data necessary to calculate the fitness of the generated function, eval_genfunc is a custom function to calculate the fitness of a generated function. eval_genfunc looks like this:

function eval_genfunc(f1, data) 
      parameters = f1(data)
      score = g(parameters)  % g performs a simulation with given parameters and extracts some information from there as the score
      return score
end

The function eval_solution( ) is used in multithreading mode in a main function:

function main(...)
 ...
 while iterate > 0
   Threads.@threads  for i in n_threads
      expr = ...  % Calling the function to generate an expr
      fitness = eval_solution(expr, data, eval_genfunc)
      ...
   end
   ...
   iterate -= 1
 end
 ...
end
主要言語
Julia
スター
114
フォーク
19
平均マージ
2時間 42分
マージ済み PR（30日）
1

環境構築

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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