pycharm调显存

PyCharm 是一款集成开发环境 (IDE)，它允许开发者高效地编写 Python 代码。在 PyCharm 中查看内存占用并不是直接的功能，但你可以通过一些间接的方式来监控程序运行时的内存使用情况：

1. **内置工具**：打开 "Run" 菜单，选择 "Edit Configurations"，然后在 "Before launch" 部分添加 "Python Profiler" 或者 "Memory Profiler"。这将启动调试会话，并生成有关内存使用的报告。

2. **第三方插件**：如 "Memory Profiler" 这样的第三方库可以提供更详细的内存分析。安装后，可以在代码中插入 `memory_profiler` 装饰器来跟踪特定函数的内存消耗。

3. **系统监视**：虽然不是 PyCharm 内置的，但你可以通过操作系统任务管理器（如 Windows 的 Task Manager 或 macOS/Linux 的 Activity Monitor）监控整个应用程序的内存使用。

4. **Python 监控工具**：使用外部工具如 `objgraph` 或 `psutil` 库可以帮助你在 PyCharm 外部检查内存状态。

如果你想要实时监控，还可以考虑在代码中插入 `print()` 函数来记录关键时刻的内存使用情况。

相关问题

pycharm使用qtdesigner显存占用

### 减少 PyCharm 中使用 QtDesigner 的显存占用

当在 PyCharm 中使用 Qt Designer 时，可以通过优化环境配置和调整工具设置来减少显存占用。具体方法如下：

#### 调整图像资源管理
为了降低内存消耗，在设计界面时应尽量避免加载高分辨率或大尺寸的图片资源。可以考虑将大型背景图或其他静态图形替换为更轻量级的选择[^1]。

#### 启用低功耗模式
如果操作系统支持的话，尝试开启系统的节能模式或者应用程序级别的性能偏好设定中的省电选项。这可能会间接影响到 IDE 和其插件（如 Qt Designer）的工作效率以及它们对硬件资源的需求程度。

#### 配置虚拟机参数
对于基于 Java 运行的应用程序来说，适当调节 JVM 参数能够有效控制应用所占有的物理内存大小。虽然 PyCharm 主要不是由Java编写而成，但是它确实包含了部分通过JCEF渲染的内容，因此也可以试着修改启动参数以达到节省RAM的目的。编辑 `pycharm64.exe.vmoptions` 文件 (Windows) 或者 `pycharm.vmoptions` 文件(Linux/Mac)，增加 `-Xmx` 值来限定最大堆空间，并添加 `-XX:+UseG1GC` 来启用垃圾回收算法 G1 GC，从而提高内存利用率并减少碎片化现象的发生。

-Xms512m
-Xmx1024m
-XX:+UseG1GC

#### 关闭不必要的功能和服务
关闭任何不使用的第三方插件或者是内置但当前项目不需要的功能模块，比如 VCS 版本控制系统集成、数据库工具等。这些服务即使处于闲置状态也会持续占用一定数量的系统资源。

#### 定期清理缓存数据
定期执行“File -> Invalidate Caches / Restart...”，清除旧版编译产物和其他临时文件有助于释放被无谓占据着的空间，进而改善整体响应速度与流畅度表现。

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Traceback (most recent call last): File "E:\毕业设计\venv\Lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3549, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-2-2debb6a7e59e>", line 1, in <module> runfile('E:\\毕业设计\\代码\\main.py', wdir='E:\\毕业设计\\代码') File "D:\pycharm\PyCharm 2023.1.6\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 198, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\pycharm\PyCharm 2023.1.6\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "E:\毕业设计\代码\main.py", line 27, in <module> pcd.estimate_normals(search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=0.05, max_nn=30)) MemoryError: bad allocation

### Python 中 `MemoryError` 和 `bad allocation` 错误的解决方案

当运行 Python 程序时，如果遇到内存不足的情况，可能会抛出 `MemoryError` 或者 C++ 库中的 `bad allocation` 错误。这类问题通常发生在尝试分配大量内存失败的情况下，尤其是在处理大数据集或者复杂计算场景下。

以下是几种常见的解决方法：

#### 方法一：切换至 64 位版本的 Python
32 位版本的 Python 受限于其架构设计，最大只能使用约 2GB 的内存空间[^2]。因此，在处理大型数据文件或高内存需求的任务时，很容易触发 `MemoryError`。相比之下，64 位版本的 Python 对可用内存几乎没有硬性限制（实际受限于操作系统和硬件）。
**建议**：确保安装并使用的是 64 位版本的 Python。

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#### 方法二：分块读取大文件
对于需要加载超大规模文件的应用场景，一次性将整个文件载入内存可能导致资源耗尽。可以通过逐块读取的方式减少单次操作所需的内存占用。例如，可以利用以下代码实现按行逐步读取文件的内容：

def process_large_file(file_path, chunk_size=1024 * 1024):  # 默认每块大小为 1MB
    with open(file_path, 'r') as file:
        while True:
            data_chunk = file.read(chunk_size)
            if not data_chunk:
                break
            yield data_chunk

通过这种方式，能够有效降低内存消耗，从而避免因内存溢出引发的错误[^4]。

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#### 方法三：优化算法与数据结构
某些情况下，程序本身的设计可能不够高效，导致不必要的内存浪费。重新审视所使用的算法以及存储方式，寻找更优解法可能是解决问题的关键之一。比如，采用生成器代替列表来保存中间结果；或者选用更为紧凑的数据表示形式等策略均有助于缓解此类状况的发生。

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#### 方法四：调整 TensorFlow/CUDA 配置 (针对 GPU OOM 场景)
如果是基于深度学习框架（如 TensorFlow）开发项目，并且遇到了类似于 `ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor...` 这样的提示，则表明当前显存不足以满足模型训练的需求。此时可考虑禁用 GPU 加速转而依赖 CPU 完成运算过程:

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"

上述命令会强制让后续创建的所有 session 均仅能在 CPU 上执行相关任务，进而规避掉由显卡驱动带来的额外开销问题[^3]。

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#### 方法五：增加物理内存/虚拟内存设置
最终手段便是升级计算机硬件配置——即扩充 RAM 数量或是调节交换分区参数以扩展逻辑上的总容量上限。不过需要注意的是，单纯依靠后者并不能完全弥补前者所带来的性能差距。

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### 总结
综上所述，面对 Python 出现的 `MemoryError` 或其他类似的异常情况时，可以从以下几个方面入手分析原因并采取相应措施加以应对：
- 更换适合的操作环境；
- 改良源码逻辑提高效率；
- 合理规划资源配置比例等等。

希望这些技巧能对你有所帮助！