对pycharm程序进行显存限制和算力限制

对于 PyCharm，它是一个集成开发环境 (IDE)，并不直接涉及显存和算力的限制。但是，如果你想限制某个 Python 程序的显存和算力，可以通过以下方法实现：

1. 对于显存限制，你可以使用 TensorFlow、PyTorch 等框架中的 `tf.config.gpu.set_per_process_memory_fraction` 或 `torch.cuda.set_per_process_memory_fraction` 方法，将显存使用限制在一定的比例内。例如，以下代码将限制 TensorFlow 使用的显存为 GPU 总显存的 60%：

import tensorflow as tf

gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
  # Restrict TensorFlow to only allocate 60% of the GPU memory
  try:
    for gpu in gpus:
        tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
        tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(
            gpu, [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=0.6)])
    logical_gpus = tf.config.experimental.list_logical_devices('GPU')
    print(len(gpus), "Physical GPUs,", len(logical_gpus), "Logical GPUs")
  except RuntimeError as e:
    # Memory growth must be set before GPUs have been initialized
    print(e)

2. 对于算力限制，你可以使用 `multiprocessing` 模块中的 `Process` 类和 `setrlimit` 方法，将 CPU 使用限制在一定的时间和空间内。例如，以下代码将限制某个函数的运行时间为 10 秒：

import multiprocessing
import resource

def my_function():
    # Your function here
    pass

if __name__ == '__main__':
    # Set time limit to 10 seconds
    resource.setrlimit(resource.RLIMIT_CPU, (10, 10))

    p = multiprocessing.Process(target=my_function)
    p.start()
    p.join()

请注意，以上方法均为 Python 代码级别的限制，仍然无法完全保证显存和算力的安全。如果需要更严格的限制，可以考虑使用 Docker、Kubernetes 等容器技术，或者直接在操作系统级别进行限制。