我想我在OpenMDAO中发现了内存泄漏，当重置问题并多次计算总导数时就会发生这种情况。这里有一种方法来重现Sellar问题：
import openmdao.api as om
from openmdao.test_suite.components.sellar_feature import SellarMDA
# Setup of the Sellar poblem
prob = om.Problem()
prob.model = SellarMDA()
for i in range(10000):
# prob = om.Problem() ### adding these two lines solves the memory leak
# prob.model = SellarMDA()
prob.setup(check=False)
prob.model.cycle.linear_solver = om.DirectSolver()
prob.run_driver()
totals = prob.compute_totals("z", "x")
del totals
input()
当我启动这个脚本时，RAM会被填满，直到运行的终端关闭后才会释放。终止脚本不会释放内存，也不会删除totals对象。内存泄漏似乎只有在使用具有有限差的compute_totals时才会发生。我发现重新创建问题(两行注释(而不是仅重置它可以防止泄漏。
我目前的OpenMDAO版本是3.2.0，但我也设法在3.3.0上复制了它。
我不确定我是做错了什么，还是真的是一个bug，但如果有人能解释，我很感兴趣。避免泄漏很容易，添加两行注释就足够了，但我还是因此损失了几天的计算时间，我想我可以为其他人记录它。
我运行了您的测试用例，并能够重现内存错误。然而，我发现问题仍然存在，即使我转向完全解析导数。这里肯定有一个小错误，但内存泄漏是由对prob.setup()的重复调用触发的。当我将设置调用移出for循环时，内存问题就消失了。因此，在设置中有些东西有点泄漏，但也根本不需要多次重新调用设置，除非你正在更改问题中交换可变大小的东西或实际需要它。
我假设在实际运行脚本中，您确实需要多次调用setup，这就是您遇到此错误的原因。我已经在GitHub上的OpenMDAO问题跟踪器中记录了这个错误。
我们发现了内存泄漏，截至2020年11月24日，已通过提交e51b513修复。它将很快被合并，并将出现在下一个OpenMDAO版本中。