如上所述，我通过pyspark加载了经过训练的word2vec模型。
word2vec_model = Word2VecModel.load("saving path")
使用完之后，我想删除它，因为它将在单个节点上占用大量内存空间（我使用了findSynonyms函数，并且文档说应该只在本地使用） 我尝试使用
del word2vec_model
gc.collect()
但是似乎没什么意思。它不是rdd文件，我不能使用.unpersist（）。我在文档中没有找到类似unload（）的功能。
任何人都可以帮助我或给我一些建议吗？
通过运行以下语句，可以确保py4j网关取消了对象的引用：
给word2vec_model一个pyspark Transformer：
spark和SparkSession：spark.sparkContext._gateway.detach(word2vec_model._java_obj)
sc一个SparkContext：sc._gateway.detach(word2vec_model._java_obj)
说明：
Transformer，每个转换器在私有JavaObject属性中拥有_java_obj的实例。 SparkContext的py4j网关。detach方法（实例为JavaObject）