使用TensorFlow for Java进行内存泄漏
以下测试代码泄漏内存：
private static final float[] X = new float[]{1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0}; public void testTensorFlowMemory() { // create a graph and session try (Graph g = new Graph(); Session s = new Session(g)) { // create a placeholder x and a const for the dimension to do a cumulative sum along Output x = g.opBuilder("Placeholder", "x").setAttr("dtype", DataType.FLOAT).build().output(0); Output dims = g.opBuilder("Const", "dims").setAttr("dtype", DataType.INT32).setAttr("value", Tensor.create(0)).build().output(0); Output y = g.opBuilder("Cumsum", "y").addInput(x).addInput(dims).build().output(0); // loop a bunch to test memory usage for (int i=0; i<10000000; i++){ // create a tensor from X Tensor tx = Tensor.create(X); // run the graph and fetch the resulting y tensor Tensor ty = s.runner().feed("x", tx).fetch("y").run().get(0); // close the tensors to release their resources tx.close(); ty.close(); } System.out.println("non-threaded test finished"); } } 有什么明显的东西我做错了吗？ 基本流程是在该图形上创建图形和会话，创建占位符和常量，以便在以x为单位的张量上执行累积和。 运行生成的y操作后，我关闭x和y张量以释放其内存资源。
我相信到目前为止帮助的事情：
- 这不是Java对象内存问题。 根据jvisualvm，堆不会增长，JVM中的其他内存不会增长。 根据Java的本机内存跟踪，似乎不是JVM内存泄漏。
- 近距离操作正在帮助，如果他们不在那里，内存会突飞猛进。 随着它们到位，它仍然会变得非常快，但几乎与没有它们一样多。
- cumsum运算符并不重要，它也适用于sum和其他运算符
- 它发生在带有TF 1.1的Mac OS和带有TF 1.1和1.2_rc0的CentOS 7上
- 评论
Tensor ty线可以消除泄漏，因此它似乎就在那里。
有任何想法吗？ 谢谢！ 此外， 这是一个Github项目，通过线程测试（以更快地增长内存）和无线测试（以显示它不是由于线程） 来演示此问题 。 它使用maven，可以简单地运行：
mvn test
我相信确实存在泄漏（特别是缺少与JNI代码中的分配相对应的TF_DeleteStatus ）（感谢重现的详细说明）
我建议您在http://github.com/tensorflow/tensorflow/issues上提交一个问题，希望它应该在最终的1.2版本之前修复。
（相关地，由于Tensor.create(0)创建的Tensor对象未被关闭，因此循环外部也有泄漏）
更新 ：这是固定的，1.2.0-rc1应该不再有这个问题。