本系列为高阶干货，面向深度学习从业者，栏目会定期分享PaddlePaddle研发工程师和产品经理的行业经验。本篇和内存泄漏分析相关，适合中高阶深度学习工程师仔细阅读，预计阅读时间5分钟
乔龙飞：PaddlePaddle开源社区成员，百度资深研发工程师，目前负责PaddlePaddle相关技术工作
下载安装命令
## CPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle
## GPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu
什么是内存泄漏
计算机程序都可能有内存泄漏的风险。内存泄漏一般是由于程序在堆(heap)上分配了内存而没有释放，随着程序的运行占用的内存越来越大，一方面会影响程序的稳定性，可能让运行速度越来越慢，或者造成oom，甚至会影响程序所运行的机器的稳定性，造成宕机。
内存泄漏的分析工具
目前有很多内存泄漏分析工具，比较经典的有valgrind, gperftools
主流的深度学习框架，例如Google Tensorflow，Mxnet，PaddlePaddle等，都是用Python驱动C++ core来执行训练或者预测任务。对于这种类型的程序：
1.valgrind直接分析非常困难，需要自己编译debug版本的、带valgrind支持的专用Python版本，而且输出的信息中大部分是Python自己的符号和调用信息，很难看出有用的信息，另外使用valgrind会让程序运行速度变得非常慢，所以不建议使用。
2.而gperftools使用简单，无需重新编译代码即可运行，对运行速度的影响也比较小。
下面基于PaddlePaddle的一次内存泄漏问题的分析过程，介绍如何使用gperftools来分析和调试深度学习框架内存分配问题。
功能支持
gperftool主要支持以下四个功能：
1.thread-caching malloc
2.heap-checking using tcmalloc
3.heap-profiling using tcmalloc
4.CPU profiler
对于堆内存的分析，主要用到thread-caching malloc和heap-profiling using tcmalloc
使用流程
本教程基于paddle提供的Docker开发环境paddlepaddle/paddle:latest-dev，基于Ubuntu 16.04.4 LTS环境，基本上只要支持google-perftools就可以了。
步骤
1. 安装google-perftools
apt-get install libunwind-dev
apt-get install google-perftools
2. 安装pprof
go get -u github.com/google/pprof
3. 设置运行环境
# 如果是以root运行的话，其他用户可能需要相应的修改
export PPROF_PATH=/root/gopath/bin/pprof
export PPROF_BINARY_PATH=/root/gopath/bin/pprof
export LD_PRELOAD=/usr/lib/libtcmalloc.so.4
4. 使用heap profile来运行python程序。本质上是周期性的对堆的分配情况做一次快照。
# HEAPPROFILE 设置生成的堆分析文件的目录和文件前缀
# HEAP_PROFILE_ALLOCATION_INTERVAL 设置每分配多少存储dump一次dump，默认1GB
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随着程序的运行，会在perf_log这个文件夹下生成很多文件，如下
-rw-r--r-- 1 root root 1.0M Jun 1 15:00 test.log.0001.heap
-rw-r--r-- 1 root root 1.0M Jun 1 15:00 test.log.0002.heap
-rw-r--r-- 1 root root 1.0M Jun 1 15:00 test.log.0003.heap
-rw-r--r-- 1 root root 1.0M Jun 1 15:00 test.log.0004.heap
-rw-r--r-- 1 root root 1.0M Jun 1 15:00 test.log.0005.heap
-rw-r--r-- 1 root root 1.0M Jun 1 15:00 test.log.0006.heap
5. 使用pprof对heap文件进行分析。分析分为两种模式
→完整模式。会对当前heap做一个分析，显示目前分配内存一些调用路径。
pprof --pdf python test.log.0012.heap
上述命令会生成一个profile00x.pdf的文件，可以直接打开。从下面的截图可以看出，在CPU版本fluid的运行过程中，分配存储最多的模块是CPUAllocator(memory pool)，而别的模块相对而言分配内存较少，所以被忽略了，这对于分析内存泄漏是很不方便的，因为泄漏是一个缓慢的过程，相对于memory pool这种一开始就分配大片内存的模块，泄漏的地方内存占用相对较少，在这种图中是无法看到的。
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memory allocator
→Diff模式。可以对两个时刻的heap做diff，把一些内存分配没有发生变化的模块去掉，而把增量部分显示出来。
pprof --pdf --base test.log.0010.heap python test.log.1045.heap
上述命令也会生成一个profile00x.pdf的文件，从pdf可以看出：ProgramDesc这个结构，在两个版本之间增长了200MB+，所以这里有很大的内存泄漏的可能性，最终结果也确实证明是这里造成了泄漏。
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result
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result
下载安装命令
## CPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle
## GPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu
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