一、问题描述

1、运行平台

        CPU是华为的鲲鹏920

2、pytorch版本

        torch-1.10.1 cpu版

3、bug场景

        项目中用到了torch.linalg.solve方法来求解方程组，代码在x86_64的平台上运行没有出现内存泄漏，在华为的鲲鹏920 CPU上运行出现了内存泄漏。

# 新旧两版接口都有内存泄漏
Q = torch.solve(Z, L)[0]      # torch 1.9以前版本
Q = torch.linalg.solve(L, Z)

二、问题解决

1、升级pytorch版本

        开发环境使用了torch 2.4.1，在该版本下这个方法没有内存泄漏，具体哪个版本解决了这个bug没有详细测试。

2、替换该方法

        使用scipy库中的scipy.linalg.solve方法替代了torch.linalg.solve，没有内存泄漏，但方法运行效率稍低，包括将tensor转ndarray和将ndarray转tensor在内，调用耗时是torch.linalg.solve方法的三倍左右，具体使用数据测试该方法，1万次调用，torch耗时860ms，scipy耗时2651ms，不过每次调用耗时都在1ms以内，可以接受。

import scipy.linalg as la

# tensor包含了batch size维度，所以使用了squeeze和unsqeeze
Q = la.solve(L.squeeze(0).numpy(), Z.squeeze(0).numpy())
Q = torch.tensor(Q).unsqueeze(0)

至此问题解决，欢迎留言讨论。