通用版面解析产线推理，内存占用不断上涨

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描述问题

使用通用版面解析产线进行推理时，内存占用不断上涨直至溢出

复现

1. 您是否已经正常运行我们提供的教程？ 是
2. 您是否在教程的基础上修改代码内容？还请您提供运行的代码 import os import time from paddlex import create_pipeline pipeline = create_pipeline(pipeline="layout_parsing_v2", device="gpu:3")

def layout_parsing(categories_path, output_dir): try: img_dir = categories_path single_start_time = time.time() # img_dir = os.path.join(image_dir, img)

    output = pipeline.predict(
        img_dir,
        use_doc_orientation_classify=False,
        use_doc_unwarping=False,
        use_common_ocr=True,
        use_seal_recognition=True,
        use_table_recognition=False,
    )

    for res in output:
        save_dir = output_dir
        res.save_to_img(save_dir)
        res.save_to_json(save_dir)
    single_end_time = time.time()
    script_dir = "~/project/PaddleX"
    relative_path = os.path.relpath(img_dir, script_dir)
    print(f"{relative_path}: ", single_end_time - single_start_time)
except Exception as e:
    print(e)

if name == "main": image_path = "./seal_data/data" # 寻找文件夹中的所有图片 images = [] for root, dirs, files in os.walk(image_path): for file in files: if file.endswith(".png" or ".jpg"): images.append(os.path.join(root, file)) for img in images: layout_parsing(img, os.path.join("output", os.path.basename(root))) 3. 您使用的数据集是？ pdf文本转出的带有印章的图片 4. 请提供您出现的报错信息及相关log 未到达内存上限之前，无报错，到达内存上限，会有out of memory的报错

环境

1. 请提供您使用的PaddlePaddle和PaddleX的版本号 paddlepaddle-gpu==3.0.0，paddlex==3.0.0rc1
2. 请提供您使用的操作系统信息，如Linux/Windows/MacOS Ubuntu24.04
3. 请问您使用的Python版本是？ python3.10
4. 请问您使用的CUDA/cuDNN的版本号是？ cuda 11.8, cudnn8.6