pycharm 有没有只运行一部分代码的功能，有的话，具体流程如何操作

是的，PyCharm可以运行选定代码行或代码块。具体步骤如下：

1. 需要运行的代码部分前后加上断点。可以通过点击代码行号左侧或使用快捷键Ctrl+F8（Windows）/ Cmd+F8（Mac）来添加或删除断点。

2. 选择需要运行的代码部分，可以是单行或多行代码。多行代码可以通过按住Shift键并单击开始和结束代码行来选择。

3. 按下快捷键Shift+F10（Windows）/ Ctrl+Shift+F10（macOS）来运行选定的代码部分。可以在运行窗口中看到代码输出结果。

4. 如果需要继续调试代码，可以使用调试功能（通过菜单栏或快捷键进入调试模式）。

希望这可以帮助到你！

相关问题

pycharm查看代码运行时的内存使用情况

### 如何在 PyCharm 中监控代码运行时的内存使用情况

为了有效监测 Python 应用程序在开发环境中的性能表现，特别是内存消耗状况，在 PyCharm 集成开发环境中提供了多种工具和技术来帮助开发者完成这项工作。

#### 使用内置调试器和分析器功能

PyCharm 自带了一个强大的调试器，可以设置断点并逐步执行代码。当遇到复杂的逻辑或者怀疑存在泄漏的地方时，可以在这些位置暂停程序，并通过查看变量的状态以及调用堆栈的信息来进行初步排查[^1]。

对于更深入地了解应用程序的整体资源占用情况，则推荐利用 PyCharm 的 Profiler 工具。此特性允许用户启动专门用于性能剖析的任务，它不仅能够展示 CPU 时间分布图谱，还支持追踪对象分配历史记录，从而直观反映出哪些部分占用了过多内存[^2]。

#### 安装第三方库辅助检测

除了依赖 IDE 内建的功能之外，还可以借助一些外部软件包增强对应用内部运作机制的理解程度。例如 `memory_profiler` 就是一个非常受欢迎的选择之一：

安装命令如下所示：

pip install memory-profiler

之后便可在目标函数前加上装饰器 @profile 或者直接修改配置文件以激活该模块的工作模式。这样做的好处是可以获得更加精细粒度的数据报告，有助于定位具体哪一行代码引发了异常增长的趋势[^3]。

另外值得注意的是，如果项目规模较大且结构复杂的话，考虑引入像 `objgraph` 这样的可视化图形化界面也可能有所帮助；它可以清晰呈现当前进程里存在的各种实例之间的关系网状图，便于识别潜在的风险源。

#### 实现自定义日志输出方案

最后一种方法就是自行编写简单的脚本来定期打印出重要时刻下的 heap size 变动趋势作为补充手段。这通常涉及到导入 sys 和 gc 模块获取相关信息片段，再配合 time.sleep() 函数控制采样频率即可达成目的。

import os, psutil


def get_memory_usage():
    process = psutil.Process(os.getpid())
    mem_info = process.memory_info()
    return mem_info.rss / (1024 * 1024)


if __name__ == "__main__":
    print(f"Memory used: {get_memory_usage()} MB")

上述代码展示了如何计算当前进程中已使用的物理内存量（单位为兆字节），将其嵌入到业务流程的关键节点处可方便后续审查人员快速掌握整体动态变化规律。

pycharm图像分割流程

### PyCharm 中进行图像分割的完整流程

#### 准备工作
为了在 PyCharm 中实现图像分割，需先安装并配置好开发环境。这包括 Python 的安装以及必要的库文件，如 `PaddlePaddle` 和其他辅助工具包[^2]。

#### 创建项目
启动 PyCharm 后创建一个新的 Python 项目，在项目的设置中指定解释器版本，并通过 pip 工具来安装所需的依赖项，比如 PaddleSeg 库及其相关组件[^1]。

#### 组织数据集
对于自定义的数据集来说，应该遵循特定目录结构以便于后续操作。具体而言，可以参照 PaddleSeg\data\optic_disc_seg 下面给出的例子来进行图片分类整理，确保每张图都有对应的标签信息。

#### 编写代码
编写用于加载数据、构建模型架构、设定超参数等核心逻辑部分的脚本。这里提供一段简单的示例代码作为参考：

from paddleseg.cvlibs import Config, SegBuilder
import os.path as osp

config_file = './configs/unet/unet_optic_disc.yaml'
cfg = Config(config_file)

builder = SegBuilder(cfg)
model = builder.model

train_dataset = builder.train_dataset
val_dataset = builder.val_dataset

batch_size = cfg.dataloader.get('batch_size', 8)
num_workers = cfg.dataloader.get('num_workers', 0)

trainer = Trainer(model=model,
                  train_dataloader=build_train_loader(train_dataset),
                  val_dataloaders=[build_val_loader(val_dataset)],
                  batch_size=batch_size,
                  num_workers=num_workers,
                  max_epochs=max_epochs,
                  save_interval=save_interval,
                  work_dir='./output')

此段代码展示了如何利用 PaddleSeg 提供的功能快速搭建起一个基于 UNet 架构的眼底识别任务框架。

#### 训练与验证
运行上述编写的程序以开始训练过程；期间可定期保存权重文件，并使用验证集评估当前模型性能。当达到满意的精度水平之后，则停止迭代并将最终版模型导出备用。

#### 测试部署
最后一步是对新样本执行预测测试，确认实际应用效果是否理想。如果一切正常的话，就意味着整个图像分割的工作流顺利完成！