kill pycharm

要关闭Pycharm，你需要杀掉与其相关的Java进程。首先，你可以通过查看Pycharm进程的PID来确定要关闭的进程。请注意，由于Pycharm是在Java虚拟机上运行的，所以直接杀掉与Pycharm相关的进程可能无法完全关闭Pycharm。你可以尝试杀死Java进程，这样Pycharm也会被关闭。确保你杀死的是正确的进程，以免引发其他问题。你可以使用方法2来查看你的Java进程的启动命令，以确认要关闭的进程。请谨慎操作，避免不必要的麻烦。\[1\]\[2\]
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- *1* *2* [ubuntu中杀掉卡死的Pycharm](https://blog.csdn.net/binbinczsohu/article/details/123145741)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

pycharm kill

要关闭Pycharm，你可以通过杀死相关的Java进程来实现。首先，你需要查找Pycharm进程的PID（进程ID）。由于Pycharm是在Java虚拟机上运行的，所以直接找Pycharm相关的进程并杀死它们是无效的。你可以使用系统的监视器或者命令行来查找并杀死这些进程。在Ubuntu系统中，你可以使用kill命令来杀死进程。例如，使用kill -s 9 PID的方式来杀死进程。请注意，PID是进程的唯一标识符，你需要根据实际情况替换成相应的PID。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [ubuntu中杀掉卡死的Pycharm](https://blog.csdn.net/binbinczsohu/article/details/123145741)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [ubuntu 强制结束 pycharm](https://blog.csdn.net/Strive_For_Future/article/details/108006977)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Ubuntu中kill完全卡死的Pycharm【没办法关闭】](https://blog.csdn.net/qq_45934285/article/details/127647405)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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pycharm释放显存

在使用PyCharm编写程序时，有时候会遇到程序已经结束，但是GPU的显存并没有被释放的情况。这可能是因为PyCharm使用了多线程进行数据读取，但实际上是通过开启多个子进程来模拟多线程工作。当主进程被终止时，子进程的GPU显存并不会被自动释放，需要手动一个一个地杀掉这些子进程才能释放显存。

具体的方法可以按照以下步骤进行操作：
1. 找到正在运行的子进程的PID。可以使用命令" fuser -v /dev/nvidia*|awk -F" "'{print $0}' > /tmp/pid.file "来获取这些PID。
2. 使用命令" while read pid ; do kill -9 $pid; done < /tmp/pid.file "来强制杀掉这些子进程。
3. 这样就可以逐个杀掉子进程，从而释放GPU显存。

需要注意的是，这个方法只适用于使用PyTorch设置多线程进行数据读取的情况。如果是其他情况导致的显存未释放问题，可能需要根据具体的情况采取相应的解决方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [解决GPU显存无法释放问题](https://blog.csdn.net/m0_48898914/article/details/121746197)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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