Memory leak in tfp.math.minimize, reproducible from tutorial notebook

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#1,995 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

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
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
jupyter-notebook, python, tensorflow
Lĩnh vực
machine-learning

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu với notebook hướng dẫn được liên kết „Multiple changepoint detection and Bayesian model selection“ và tái hiện sự cố bằng cách thực thi tất cả các ô, sau đó thực thi lại từ phần „Unknown number of states“. So sánh bộ nhớ giữa các lần chạy lặp lại của tfp.math.minimize và xác minh rằng mức tăng khoảng 20 MB sau mỗi lần chạy không còn xảy ra.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

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.

Ngôn ngữ chính
Jupyter Notebook
Star
4.4k
Fork
1.1k
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Chuẩn bị môi trường

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của tensorflow/probability

Tất cả issue của tensorflow/probability

Issue tương tự

Thêm issue về Machine Learning

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.