python 查看占用的显存-CFANZ编程社区

Python查看占用的显存

在进行机器学习、深度学习等需要大量计算的任务时，我们经常需要了解代码运行过程中显存的占用情况。Python提供了多种工具和方法来查看显存的使用情况，本文将介绍其中几种常用的方法。

方法一：使用`pympler`库

pympler是一个用于分析和优化Python应用程序性能的工具集合，可以用于查看对象的内存占用情况。我们可以使用pympler库中的asizeof函数来获取对象占用的内存大小。

from pympler import asizeof

obj = [1, 2, 3, 4, 5]
memory_size = asizeof.asizeof(obj)
print(f"The memory size of the object is: {memory_size} bytes")

上述代码中，我们创建了一个包含5个元素的列表obj，然后使用asizeof函数获取该列表占用的内存大小，并打印出来。

方法二：使用`psutil`库

psutil是一个跨平台的进程和系统监控库，可以用于获取系统的各种信息，包括内存占用情况。我们可以使用psutil库中的Process类来获取当前进程的内存占用情况。

import psutil

process = psutil.Process()
memory_info = process.memory_info()
print(f"The memory usage of the current process is: {memory_info.rss} bytes")

上述代码中，我们创建了一个Process对象process，然后使用memory_info方法获取当前进程的内存占用情况，并打印出来。

方法三：使用`tracemalloc`模块

在Python 3.4及以上版本中，标准库中加入了tracemalloc模块，它可以用于跟踪内存分配和释放的情况。我们可以使用tracemalloc模块中的get_traced_memory函数来获取当前内存的分配情况。

import tracemalloc

tracemalloc.start()
# Some code here
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
top_stats = snapshot.statistics('lineno')
for stat in top_stats:
    print(stat)
tracemalloc.stop()

上述代码中，我们使用tracemalloc.start()开始跟踪内存分配和释放情况，在某个需要查看内存占用的代码段之前，使用tracemalloc.take_snapshot()创建快照，并使用statistics方法获取内存分配的统计信息，最后使用tracemalloc.stop()停止跟踪。

结语

本文介绍了三种常用的方法来查看Python代码运行过程中的显存占用情况。pympler库可以用于查看对象的内存占用情况，psutil库可以获取进程的内存占用情况，而tracemalloc模块可以跟踪内存的分配和释放情况。根据实际需求，可以选择使用其中的一种或多种方法来监控显存的使用情况，以便进行性能优化和资源管理。

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