將稀疏矩陣行轉換為密集泄漏存儲

Question

在我的程序中，我有兩個scipy.sparse.csr_matrix。 一排只有一排，另一排實際上很大。 在程序的每次迭代中，我都會添加和減去矩陣的行。 最終，我需要在單行矩陣上使用.todense（）。 我注意到，僅調用此函數會使使用的內存在沒有明顯原因的情況下增長。 我需要進行多次迭代，並且無法承受這種內存泄漏。

我能夠編寫一個簡單的程序來說明我的問題：

import numpy as np
from scipy import sparse

a = sparse.csr_matrix(np.matrix(np.random.random((1, 250))))
b = sparse.csr_matrix(np.matrix(np.random.random((250, 250))))

for i in range(10000000):
    a = a - b[4]
    c = a.todense()
    print(i)

因此，當我運行上面的程序時，我看到在特定點之后使用的內存不會停止增長。

Answer 1

這是一個錯誤 ，將在scipy 0.18.0中修復。 沒有解決方法。