使用python 检测任务管理器内存、GPU、CPU占用，指定软件的内存占用

在Python中，你可以使用第三方库来检测系统资源的使用情况，包括内存、GPU和CPU占用。以下是一些常用的库和工具：

1. `psutil`：这是一个跨平台库，可以用来获取系统运行的进程和系统利用率（包括CPU、内存、磁盘、网络等）的信息。
2. `GPUtil`：这是一个用于检测NVIDIA GPU状态的Python库，可以显示当前GPU的内存和CPU占用。
3. `pynvml`：这个库是NVIDIA Management Library的Python封装，提供了访问NVIDIA GPU设备状态的接口。

下面是一个简单的示例，展示如何使用这些库来获取系统资源的占用情况：

import psutil
import GPUtil

# 获取CPU占用率
cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=1)

# 获取内存使用情况
memory_usage = psutil.virtual_memory()
memory_total = memory_usage.total
memory_used = memory_usage.used
memory_free = memory_usage.free

# 获取GPU使用情况
gpus = GPUtil.getGPUs()
for gpu in gpus:
    gpu_name = gpu.name
    gpu_memory_used = gpu.memoryUsed
    gpu_memory_total = gpu.memoryTotal
    gpu负荷 = gpu.load*100

# 获取特定软件的内存占用
# 注意：这通常需要特定的方法，可能需要结合操作系统命令
# 例如，在Windows系统中，你可以使用以下代码
# 请确保你知道要检测的进程名称
proc_name = 'process.exe'
for proc in psutil.process_iter(['pid', 'name']):
    if proc.info['name'] == proc_name:
        pid = proc.info['pid']
        mem_info = psutil.Process(pid).memory_info()
        mem_usage = mem_info.rss
        break

# 输出结果
print(f"CPU Usage: {cpu_usage}%")
print(f"Total Memory: {memory_total / (1024**3)} GB")
print(f"Used Memory: {memory_used / (1024**3)} GB")
print(f"Free Memory: {memory_free / (1024**3)} GB")
for gpu in gpus:
    print(f"GPU: {gpu_name}")
    print(f"Memory Used: {gpu_memory_used / (1024**2)} MB")
    print(f"Memory Total: {gpu_memory_total / (1024**2)} MB")
    print(f"Load: {gpu负荷}%")

请注意，`GPUtil`和`pynvml`通常只适用于NVIDIA的GPU，如果你使用的是AMD或Intel的GPU，可能需要寻找其他特定的库。