easyorc读取文字出现内存泄漏

EasyOCR 采用的是 PyTorch 作为后端，因此在运行时可能会出现内存泄漏的情况。为了避免这种情况，你可以尝试以下几种方案：

1. 限制 EasyOCR 实例的使用次数，每次使用完毕后手动清理内存。可以使用 `gc` 模块来进行垃圾回收，或者使用 `del` 关键字来删除不再需要的对象。

2. 使用 `torch.cuda.empty_cache()` 函数来清理 PyTorch 的 GPU 缓存。这个函数会释放 PyTorch 占用的 GPU 内存，但不会影响其他进程的 GPU 内存使用。

3. 在代码中明确指定 PyTorch 使用的 GPU 设备，并设置合适的批量大小。这样可以避免在 GPU 内存不足时出现内存泄漏的情况。

以下是一个示范代码，演示如何使用 `torch.cuda.empty_cache()` 函数来清理 GPU 缓存：

import easyocr
import torch

# 明确指定使用的 GPU 设备
device = 'cuda:0'

# 初始化 EasyOCR 实例
reader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'], gpu=True, device=device)

# 读取图片并识别文字
img = 'image.jpg'
result = reader.readtext(img)

# 清理 PyTorch 的 GPU 缓存
torch.cuda.empty_cache()

在这个示范代码中，我们首先明确指定了使用的 GPU 设备。然后，我们初始化了一个 EasyOCR 实例并使用它来识别图片中的文字。最后，我们使用 `torch.cuda.empty_cache()` 函数来清理 PyTorch 的 GPU 缓存。