我已经从memory_profiler中获得了与this问题类似的输出。问题脚本是一个简单的Tensorflow循环，用于训练神经网络。我不确定在内存使用情况下“增量”列下的负值应该表示什么，尤其是因为它们似乎并不伴随总内存使用情况的变化（“内存使用情况”）。
Line # Mem usage Increment Line Contents
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176 423.5 MiB 423.5 MiB @profile()
177 def learning_fcn():
178 global errors
179 global rg_out
180 global yhat
181 8742.0 MiB -11505.6 MiB for i in range(NUM_EPOCHS):
182 8742.0 MiB -931882.3 MiB for start, end in zip(range(0, len(trainx_rg), MINI_BATCH_SIZE), range(MINI_BATCH_SIZE, len(trainx_rg), MINI_BATCH_SIZE)):
183 8742.0 MiB -920308.5 MiB sess.run([train_op_mse, extra_update_ops], feed_dict={X_1D_init: np.sort(trainx_rg[start:end]), X_2D_init: np.sort(np.reshape(trainx_rg[start:end], (MBS_DIM, MBS_DIM))), _t: 1.0,
184 8742.0 MiB -920457.2 MiB _K: Kparam})
185 8742.0 MiB -11747.2 MiB mse = sess.run(tf.nn.l2_loss(yhat - rg_out), feed_dict={X_1D_init: np.sort(validx_rg[test_num * MINI_BATCH_SIZE: (test_num + 1) * MINI_BATCH_SIZE]), \
186 8742.0 MiB -3089.1 MiB X_2D_init: np.reshape(validx_rg[test_num * MINI_BATCH_SIZE: (test_num + 1) * MINI_BATCH_SIZE],(MBS_DIM, MBS_DIM)), _t: 1.0, _K: Kparam})
187 8742.0 MiB -11505.5 MiB errors.append(mse)
188 8742.0 MiB -11505.0 MiB if i % 100 == 0: print "epoch %d, validation MSE %g" % (i, mse)
189 8726.2 MiB -15.8 MiB return yhat
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