连续调用时会消耗越来越多的内存
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用 memory_profiler 打了下内存消耗：
169 3045.3 MiB 0.0 MiB h, w, _ = resize_img.shape
170 3054.2 MiB 8.9 MiB resize_img = normalize_img_array(resize_img)
171 3054.2 MiB 0.0 MiB im_res = mx.nd.array(resize_img)
172 3054.5 MiB 0.3 MiB im_res = self._trans(im_res)
173
174 3054.7 MiB 0.2 MiB t1 = time.time()
175 3064.7 MiB 10.0 MiB seg_maps = self._model(im_res.expand_dims(axis=0).as_in_context(self._context))
176 4056.1 MiB 991.4 MiB mx.nd.waitall()
177 4056.1 MiB 0.0 MiB seg_maps = seg_maps.asnumpy()
178 4056.1 MiB 0.0 MiB t2 = time.time()
179 4056.1 MiB 0.0 MiB boxes, scores, rects = detect_pse(
180 4056.1 MiB 0.0 MiB seg_maps,
181 4056.1 MiB 0.0 MiB threshold=pse_threshold,
182 4056.1 MiB 0.0 MiB threshold_k=pse_threshold,
发现是 mx.nd.waitall()每预测一张图片就会消耗不少内存，而这些内存好像没完全被释放，导致内存消耗越来越大。
网上搜了下，好像是MXNet的一个未解问题： Memory leak when running cpu inference - Gluon - MXNet Forum