import memory_profiler @memory_profiler.profile def list_example():创建一个大列表 a = list(range(1000000))return a if __name__ == "__main__":list_example()】运行上述代码后，你将在命令行中看到每个函数的内存使用情况。这可以帮助你了解不同操作的内存消耗。案例2：循环中的内存分析 在处理大型...
This is a python module for monitoring memory consumption of a process as well as line-by-line analysis of memory consumption for python programs. It is a pure python module and has the psutil module as optional (but highly recommended) dependencies. memory_profiler是监控python进程的神器,它可以...
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memory_profiler是Python的一个第三方库,其功能时基于函数的逐行代码分析工具 memory_profiler 是一个监控进程内存消耗的模块,也可以逐行分析 Python 程序的内存消耗。它是一个依赖 psutil 模块的纯 Python 模块。 安装 pip install -U memory_profiler 参数注解 frommemory_profilerimportprofile@profiledefmy_func():a...
首先,我们需要安装memory_profiler库。在终端中运行以下命令: pipinstallmemory_profiler 1. 使用memory_profiler监控内存 memory_profiler提供了一个简单的方式来监控函数内存使用情况。我们可以通过在函数上方添加@profile装饰器来实现内存监控。以下是一个简单的示例: ...
memory_profiler是一个第三方库,用于测量Python代码的内存使用情况。它通过在代码中插入钩子函数来追踪对象的创建和销毁,从而提供详细的内存使用报告。使用memory_profiler可以检测出内存泄漏的位置和大小,帮助开发者优化代码。安装memory_profiler:pip install memory-profiler使用方法:在代码中添加@profile装饰器,然后运行...
在Python 开发中,内存管理一直是一个重要的话题。随着程序规模的扩大,特别是在处理大规模数据时,内存泄漏等问题往往会成为开发过程中的困扰。为了帮助开发者定位和解决内存问题,Python 提供了一些优秀的内存分析工具,其中包括 `memory-profiler` 和 `objgraph`。
memory_profiler 有两种应用场景,三种使用方式。 两种应用场景分别是:逐行的内存使用分析,时间维度的内存使用分析。后面再详细说。 三种使用方式中,前两种是针对逐行的内存使用分析,另外一种针对时间维度的内存使用分析。 只使用装饰器,不 import memory_profiler。给目标函数加上 @profile 装饰器,执行代码时,给 Python...
python -m memory_profiler my_func3.py Pytorch-Memory-Utils 通过Pytorch-Memory-Utils工具,我们在使用显存的代码中间插入检测函数,这样就可以输出在当前行代码时所占用的显存。这个对于我们计算模型的GPU显存占用是非常方便的,通过计算显存占用,我们才能够最大化训练的batch size,保证训练的最优速度。
使用memory_profiler能分析出每行代码块的内存资源使用情况,有两种方式可以参考,一种是开发完代码块通过命令行的方式执行即可。 另一种则在直接代码块时直接生成内r内存资源情况的日志可以随时查看。 使用python pip的方式安装memory_profiler非标准库,默认使用清华大学的python镜像站。