Memory leak with pyplot
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với Julia MWE được cung cấp và các lệnh gọi PyCall tới pyplot, so sánh mức sử dụng bộ nhớ khi có và không có việc tạo biểu đồ và thu gom rác. Theo dõi các đối tượng fig và plot được trả về thông qua PyCall; công việc được hoàn tất khi xác định và sửa được các tham chiếu bị giữ lại, để việc vẽ lặp lại không còn gây tăng bộ nhớ không giới hạn.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
When I create matplotlib.pyplot plots, the memory keeps increasing and is not released by the garbage collector. The following is the case I'm interested in (with subplots) and bellow I include a more basic MWE.
Example with subplots
using PyCall
plt = pyimport("matplotlib.pyplot")
function test_pyplot()
for i in 1:10000
@info i
z = rand(4, 50)
ẑ = rand(4, 50)
fig, axs = plot_pyplot(z, ẑ)
end
end
function plot_pyplot(z, ẑ)
# plt = pyimport("matplotlib.pyplot")
N = Int(size(z, 1)/2)
fig, axs = plt.subplots(2, N)
for i in 1:N
axs[1,i].plot(z[i,:], label = "true")
axs[1,i].plot(ẑ[i,:], label = "model")
axs[2,i].plot(z[i+N,:], label = "true")
axs[2,i].plot(ẑ[i+N,:], label = "predicted")
axs[2,i].set_xlabel("time steps")
axs[i].grid(true)
axs[i+N].grid(true)
axs[i+N].label_outer()
axs[i].label_outer()
end
# plt.close()
return fig, axs
end
test_pyplot()
I tried defining plt and closing it inside the plot_pyplot function (commented lines) but it doesn't solve the memory leak.
Here you have a simpler MWE:
using PyCall
plt = pyimport("matplotlib.pyplot")
plot_pyplot(z) = plt.plot(z)
function test_pyplot()
for i in 1:1000000
@info i
z = rand(50)
fig = plot_pyplot(z)
end
end
Version info and status
julia> versioninfo()
Julia Version 1.8.2
Commit 36034abf260 (2022-09-29 15:21 UTC)
Platform Info:
OS: macOS (arm64-apple-darwin21.3.0)
CPU: 8 × Apple M1 Pro
WORD_SIZE: 64
LIBM: libopenlibm
LLVM: libLLVM-13.0.1 (ORCJIT, apple-m1)
Threads: 1 on 6 virtual cores
(memory_leak) pkg> st
Status `~/Documents/issues/memory_leak/Project.toml`
[438e738f] PyCall v1.94.1
I need to use pyplot directly from PyCall.jl and not through PyPlot.jl because I need to pass the fig object to Wandb.jl. Actually, maybe I could get that object from PyPlot.jl, I didn't try that yet. But since I found the bug here, I think it can be helpful to report it anyway.
- Ngôn ngữ chính
- Julia
- Star
- 1.5k
- Fork
- 186
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Chuẩn bị môi trường
Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của JuliaPy/PyCall.jl
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
-
Meta-Issue: Mutli-threading leads to segfaultsCó thể đã có người làm @topolarity đã nhận 212 ngày trước. Đang mở
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 20/100
-
Crashes with Julia 1.12 and Revise.jlCó thể đã có người làm @topolarity đã nhận 212 ngày trước. Đang mở
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 45/100
Tất cả issue của JuliaPy/PyCall.jl
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
SciML/DiffEqNoiseProcess.jl#342 ·
-
Broken links in the docsĐang mở
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
oxfordcontrol/COSMO.jl#211 ·
-
documentation
Độ khó 2/5 Nửa ngày Mức phù hợp với người mới 65/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 6 ngày
-
Out-of-place JLArray/GPU problem with VectorContinuousCallback scalar-indexes (callback cache built with CPU zeros)Có thể đã có người làm @ChrisRackauckas-Claude đã nhận 1 ngày trước. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 74/100
SciML/OrdinaryDiffEq.jl#4813 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày