pycharm tensorflow清除显存

PyCharm是一个集成开发环境，它本身并不直接提供清理TensorFlow内存的功能。然而，TensorFlow有一个内置的工具可以帮助管理内存，叫做`tf.Session.close()`或更推荐的`tf.keras.backend.clear_session()`，这可以关闭当前会话并释放相关的计算资源。

如果你想要在PyCharm中手动释放内存，你可以尝试以下操作：

1. **关闭TensorFlow会话**：在你的代码中找到`with tf.Session() as sess:`这样的块，结束后调用`sess.close()`，这将结束该会话并清理相关内存。

2. **清空Keras session**：如果你在使用Keras，可以使用`tf.keras.backend.clear_session()`，这会在当前Python会话中清除所有Keras模型、层、优化器等关联的内存。

3. **垃圾回收**：TensorFlow通常会自动管理内存，但如果程序长时间运行，手动触发Python的垃圾回收机制也可以帮助，例如通过`import gc;gc.collect()`。

请注意，频繁地手动释放内存可能会导致性能下降，除非在遇到内存瓶颈的情况下才需要这样做。同时，如果是在使用TF 2.x版本以上的Keras，建议使用`Model.reset_states()`来重置模型状态而不是关闭整个会话。