本文目录一览：

• 1、pytorch内存(显存)泄漏的常见原因和解决方法
• 2、android为什么定时器会内存泄漏
• 3、为什么有些应用会占用内存?
• 4、activity栈管理为什么会导致内存泄漏

pytorch内存(显存)泄漏的常见原因和解决方法

原因4：循环引用 循环引用可能导致内存泄漏，尤其是在引用计数机制下。解决方法是使用del关键字明确删除变量，或在不再需要引用时确保引用计数减为零。原因5：torch.tensor（list_of_np_scalars）在创建tensor时，直接使用numpy数组可能导致内存泄漏。

面对PyTorch“炼丹”时的内存溢出报错CUDA error： out of memory，许多人感到头疼。一般解决方法包括找出占用显存的程序并kill掉，或手动调整batch size以适应GPU内存。现在，有一个名为koila的PyTorch wrapper，通过一行代码就能轻松消除这个困扰。koila软件包在GitHub发布仅几天，便收获了600+星。

RNN的显存占用与输入长度有关，可通过进程角度和框架角度分析显存占用，其中方法包括使用nvidia-smi或gpustat检查，以及通过PyTorch API如torch.cuda.memory_allocated（）、torch.cuda.memory_reserved（）和torch.cuda.memory_summary（）获取详细信息。

显存占用分析方法了解显存占用，可采用以下方法： - 查看当前进程的显存占用：使用PyTorch API函数。 - 分析各进程显存占用：torch.cuda.list_gpu_processes（device）。 - 查看指定设备剩余可用显存：torch.cuda.mem_get_info（device）。

在PyTorch中，GPU训练时显卡显存free（即未被使用的显存）可能不会立即分配给当前任务。这是由于PyTorch具有内置的CUDA内存管理器，它负责在GPU内存之间管理数据的分配和移动。当PyTorch需要为一个张量分配内存时，它会向CUDA内存管理器申请一块适当大小的内存。

激活检查点是一种减小内存占用的技巧，以牺牲部分计算资源为代价。这种方法通过仅在需要时重新计算反向传播所需的中间张量，从而避免保存这些张量。PyTorch中包含两种激活检查点实现，即可重新进入和不可重新进入版本。

android为什么定时器会内存泄漏

内存泄漏指由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存的情况，是应用程序分配某段内存后，由于设计错误，失去了对该段内存的控制，因而造成了内存的浪费。一般我们常说的内存泄漏是指堆内存的泄漏。

内存无法回收，造成内存泄露。js定时器不会被自动销毁，即它所占内存无法被自动回收，如果不回收清除定时器，它会一直占用内存资源，造成内存泄漏。定时器是一个应用十分广泛的线程工具，可用于调度多个定时任务通过后台线程的方式执行。

多线程并发访问资源要遵循重要的原则就是 原子性、可见性、有序性。

为什么有些应用会占用内存?

该情况的原因有内存管理问题、系统服务占用内存、内存泄漏等。内存管理问题：有些应用在运行过程中会产生大量的临时数据，这些数据在应用结束后并不会立即被操作系统回收，而是会暂时存储在内存中，等待后续处理。系统服务占用内存：除了应用本身，操作系统的某些服务也会占用一定的内存。

这可能是由于隐藏的文件、文件夹或系统文件占用了存储空间，或者是文件夹中的文件大小被计算的方式存在问题。 隐藏文件和文件夹：在计算机中，有些文件和文件夹被设置为隐藏，这意味着它们在常规的文件夹浏览中是不可见的。这些隐藏的文件和文件夹可能包含了大量的数据，因此占用了大量的存储空间。

应用程序占用空间过多：手机上安装的应用程序会占用手机内存空间，如果应用程序数量过多或者某些应用程序占用空间过大，就会导致手机内存不足。在这种情况下，可以尝试卸载不需要的应用程序或者清除应用程序缓存。

activity栈管理为什么会导致内存泄漏

内存泄漏的原因 单例造成的内存泄漏 由于单例的静态特性使得其生命周期和应用的生命周期一样长，如果一个对象已经不再需要使用了，而单例对象还持有该对象的引用，就会使得该对象不能被正常回收，从而导致了内存泄漏。

内存泄漏的常见原因包括：单例模式的滥用：由于单例对象的生命周期与应用同步，如果在对象不再使用时，单例仍然持有其引用，会导致无法正常回收，形成内存泄漏。非静态内部类创建静态实例：如在频繁启动的Activity中，为避免重复创建资源可能导致的内存泄漏。

常见的内存泄露原因包括： 单例模式中的内存泄露。由于单例的生命周期通常与整个应用周期相同，如果单例持有不再使用的对象引用，该对象将无法被垃圾回收，从而造成内存泄露。 非静态内部类和匿名内部类的内存泄露。在Java中，非静态内部类和匿名类会持有外部类的引用，导致外部类无法被垃圾回收。

举个栗子：在一个单例中传入一个Activity的Context，那么在单例创建的时候就会创建一个这个Context的强引用，这将会导致GC无法回收它。试想一下当我们finish（）这个Activity的时候，理论上这个Activity所使用的内存应该被回收，但是由于上面的单例持有这个Activity导致GC无法回收。这就导致了内存泄漏。

例如，不当的Activity管理可能导致内存泄漏等问题。因此，在实际开发过程中，开发者应结合具体情况合理使用此类工具。总之，通过使用AppManager这样的工具类，开发者可以更加方便地管理和操作Android应用中的Activity，从而提高开发效率和用户体验。在实际开发中，可以根据项目需求选择合适的工具类来简化开发流程。

内存泄漏指由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存的情况，是应用程序分配某段内存后，由于设计错误，失去了对该段内存的控制，因而造成了内存的浪费。一般我们常说的内存泄漏是指堆内存的泄漏。