Memory leak in tfp.math.minimize, reproducible from tutorial notebook
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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
- 35/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- jupyter-notebook, python, tensorflow
調査の方向性
リンクされているチュートリアルノートブック「Multiple changepoint detection and Bayesian model selection」から始め、すべてのセルを実行した後、「Unknown number of states」セクションから再実行して問題を再現します。tfp.math.minimizeを繰り返し実行したときのメモリを比較し、実行ごとに約20 MB増加する現象が発生しなくなったことを確認します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Python version: 3.11.6
tensorflow==2.18.0
# via
# -r requirements.in
# tf-keras
tensorflow-probability==0.24.0
# via -r requirements.in
tf-keras==2.18.0
# via -r requirements.in
I am trying to perform an analysis built on the multiple changepoint detection and Bayesian model selection code found in this tutorial notebook: https://www.tensorflow.org/probability/examples/Multiple_changepoint_detection_and_Bayesian_model_selection
In the process of running the analysis for multiple datasets I observed that the memory used increases with each successive analysis, by about 20 MB per run in my code. I confirmed that this occurs with the original tutorial notebook as well to ensure that there is not an error specific to my code. The easiest way to reproduce is to download the notebook, execute all cells, then rerun from the "Unknown number of states" section. I have tried adding tf_keras.backend.clear_session() between each run, deleting all created objects before rerunning, and running garbage collection, but nothing has released the ~20MB of memory that is allocated with each tfp.math.minimize run.
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 4.4k
- フォーク
- 1.1k
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- 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。
- 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。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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