最近我们发现，如果在基于类的迭代器(yield可以正常工作)中使用train_from_iterator方法，那么通过nanobind绑定的类的全局变量会泄漏。你可以在以下问题中找到详细信息和最小重现代码：

• Environment Issue (Nanobind Error) Natooz/MidiTok#190
• Nanobind Issue Yikai-Liao/symusic#49
• [BUG]: Global Variable of class bound by nanobind might cause memory leak warnings wjakob/nanobind#644

nanobind的维护者表示，nanobind只是检测到这种泄漏，而这并不是nanobind的bug。他在nanobind文档中说：

与其他工具泄漏引用的交互。Python扩展库——特别是带有C库组件(如PyTorch、Tensorflow等)的大型库——已经观察到泄漏对nanobind对象的引用。

其中一些框架根据调用它们的参数缓存JIT编译的函数，如果这些缓存方案没有被负责的扩展清理(这是一个假设),它们可能会泄漏对nanobind类型的引用。在这种情况下，泄漏将是无害的——即使如此，也应该在负责的框架中修复它，以便不会让泄漏警告与故障混淆，从而使其更广泛地有用。
嗯，我没有在分词器中找到jit。可能还有其他原因，或者可能是cpython的bug。但我希望这不是Python的bug,否则这个bug可能只能在更高版本的Python(3.14或更高版本)中解决。