R reticulate，如何从内存中清除 python 对象？

Question

我通过 reticulate 包创建了一个使用某些 python 功能的函数，特别是使用 PIL:

打开图像

image <- "~/Desktop/image.jpg"
pil.image <- reticulate::import( "PIL.Image", convert = FALSE )
img <- pil.image$open( image )

然后我对图像做了一些处理（我提取了几种裁剪），效果很好。这是我正在做的一个例子（outputs 是我需要的农作物数据框，所以 crop.grid 只是一个包含 4 个数字的向量。

crop.grid <- c( outputs$x.start[x],
                outputs$y.start[x],
                outputs$x.stop[x],
                outputs$y.stop[x] )
crop.grid <- as.integer( crop.grid )
crop.grid <- reticulate::r_to_py( crop.grid )
output.array <- img$crop( box = crop.grid )
output.array$save( output.filename )

之后，我想从内存中清除图像（我打开的图像非常大，所以占用大量内存）。我尝试关闭图像 python:

img$close()

以及在 R 中：

rm( img )
gc()

并用我知道非常小的东西替换对象。

img <- reticulate::r_to_py( 1L )

所有这些运行都很好，但我的 RAM 仍然注册为非常满。我对我创建的每个 python 对象进行了尝试，但唯一有效清除 RAM 的方法是重新启动 R 会话。

我知道在 python 内我最好使用 with 打开图像以便在过程结束时清除它，但我不确定如何实现使用 reticulate.

--- 使用类似的 python 版本进行更新：

如果我直接在 python 中执行上述操作：

from PIL import Image
img = Image.open( "/home/user/Desktop/image.jpg" )
output = img.crop( [0,0,100,100] )

然后关闭东西：

output.close()
img.close()

内存清除。但是，同样的事情在 R 中不起作用。即：

output.array$close()
img$close()
gc() # for good measure

不清除内存。

Answer 1

你需要做三件事：

在Python中显式创建对象:

py_env <- py_run_string(
    paste(
        "from PIL import Image",
        "img = Image.open('~/Desktop/image.jpg')",
        sep = "\n"
    ),
    convert = FALSE
)
img <- py_env$img

处理完图像后，请先删除 Python 对象。
```
py_run_string("del img")
```
然后运行 Python 垃圾收集器。
```
py_gc <- import("gc")
py_gc$collect()
```

第 2 步和第 3 步是重要的。第 1 步只是让您有一个要删除的名称。如果有办法删除 "implicit" Python 对象（想不出更好的术语），那将节省一些样板文件。

R reticulate，如何从内存中清除 python 对象？

R reticulate, how do I clear a python object from memory?

r

python-imaging-library

reticulate