在编码大量句子时，内存使用量增加可能表示存在内存泄漏，但也可能源于低效的资源管理。当对象在使用后没有正确释放时，就会发生内存泄漏，导致逐渐积累。例如，如果您的代码在意外的地方（例如全局变量、缓存或未关闭的迭代器）保留对已处理数据（如句子嵌入）的引用，则内存可能会不受控制地增长。但是，即使没有泄漏，高内存使用率也可能是由于一次性加载所有数据而不是增量处理数据造成的。例如，在编码之前将 100 万个句子加载到列表中会耗尽可用 RAM，尤其是对于像 BERT 这样的大型模型。
要管理内存，首先要验证对象是否被不必要地保留。使用像 Python 的 tracemalloc 或 memory-profiler 这样的工具来跟踪分配。例如，如果嵌入存储在批次之间未清除的列表中，则内存使用量会飙升。相反，应分小批量处理数据并显式删除变量（例如，del embeddings 后跟 gc.collect()）。如果使用像 PyTorch 这样的框架，请确保将张量移动到 CPU 或在 GPU 操作后删除。此外，考虑流式传输数据而不是一次性加载所有数据。例如，逐行从文件中读取句子，增量编码它们，并将结果立即写入磁盘，以避免将所有数据保存在内存中。
优化您的代码结构以最大限度地减少长期存在的对象。例如，使用生成器而不是列表来即时处理句子。如果使用像 Hugging Face Transformers 这样的机器学习库，请禁用缓存（例如，model.config.use_cache = False）并避免保留中间输出。对于大型工作负载，请考虑模型量化或使用较小的模型（例如，DistilBERT）以减少每次推理的内存。如果问题仍然存在，请检查第三方库是否存在已知的泄漏 — 某些版本的 TensorFlow 或 PyTorch 可能存在未修补的问题。最后，系统地监控内存使用情况：像 psutil 这样的工具可以记录内存趋势，帮助您查明分配发生的时间和地点。解决这些因素通常可以解决增长问题，而无需进行重大的架构更改。