起因

最近在修改上一个同事加载和预处理数据的代码，原版的代码使用tf1.4.1写的，数据加载也是完全就是for循环读取+预处理，每读入并预处理好一个batch就返回丢给模型训练，如此往复，我觉得速度实在太慢了，而且我新写的代码都是基于pytorch，虽然预处理的过程很复杂，我还是下决心自己改写。

用pytorch加载预处理数据，最常用的就是torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader组合起来，把数据预处理都在Dataset里写好，再在DataLoader里设定batch_size, shuffle等参数去加载数据，网上的教程非常多，这里我就不展开讲了。

过程

现在我已经获得了train_loader和test_loader，可以从它们里面每次读取一个batch出来训练，可照理说加载Dataset时占用了大量内存是正常的，因为数据都预加载好了，就只需要用DataLoader读取就行了，但在训练的过程中，内存不应该随着训练而逐渐增加。我眼睁睁看着内存占用从8、9个g，逐渐涨到了25个g，程序最终因为占满内存而崩溃。检查了半天自己的代码都没找出问题所在，后来用memory_profiler查看内存占用情况，发现问题主要出现在这一行代码：actual_labels += list(correctness)，correctness的类型是torch.FloatTensor，actual_labels是python原生的list。

pred和correctness是同类型同长度的tensor，在将其转换为list再添加到已有的list中时，占用的内存相差了约5个Mb，于是我将上面代码改写为：

问题解决了！

为什么下面的代码就没事，上面直接将Tensor转为list就会发生这种奇怪的现象？我去github和知乎看到了遇到类似问题的issue与文章，下面是链接

结论

目前得到的结论大概是python list的design有问题，导致了这种情况发生，pytorch团队虽然竭力修复，但他们表示因为这是python设计的缺陷，超出了他们的能力范围，上面第一个issue主要是针对DataLoader里num_workers>0时会导致内存泄漏，里面也提到了list与tensor互转亦会发生内存泄漏，这个issue已经一年多了还没能close。

因此，在使用pytorch时，应该尽力避免list的使用，一定不能让tensor和list直接互相转换，如果一定要做，应该将tensor从cuda转到cpu上，转为numpy.array，最后转为list，反之亦然。

在学校时写一些小项目，复现论文的小demo什么的，觉得pytorch写起来简单易用，现在接触工作，面对百万用户数据量，发现坑还是很多的，稳定性方面确实tensorflow还要更胜一筹。这个【Pytorch排坑记】专栏将持续记录我在使用pytorch过程中遇到的各种奇奇怪怪的问题以及解决办法，如果你在使用pytorch时遇到什么奇怪的问题，也欢迎留言与大家一起分享交流哦~