import pandas as pd import numpy as np import time from memory_profiler import memory_usage def pandas_example(): # Create a large dataset num_rows = 10**7 df = pd.DataFrame({ 'col1': np.random.randint(0, 100, size=num_rows), 'col2': np.random.random(size=num_rows), 'col3'...
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: frommemory_profilerimportprofile@profiledefmemory_leak_...
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...
Filename: D:/python/test_sip/test_check_es.py Line# Mem usage Increment Line Contents === 47416.5391MiB16.5391MiB @profile(precision=4,stream=open('memory_profiler.log','w+')) 475deftest1(): 47616.5430MiB0.0039MiB c=list() 47716.8906MiB0.0039MiBforiteminrange(10000): 47816.8906MiB0.0391MiB ...
首先,确保已经安装了memory_profiler库。可以使用以下命令进行安装: 代码语言:txt 复制 pip install memory_profiler 在需要获取内存使用情况的Python代码文件中,添加装饰器@profile。例如,创建一个名为memory_usage.py的文件,并在其中编写以下代码: 代码语言:txt ...
memory_profiler exposes a number of functions to be used in third-party code. memory_usage(proc=-1, interval=.1, timeout=None)returns the memory usage over a time interval. The first argument,procrepresents what should be monitored. This can either be the PID of a process (not necessarily...
python-mmemory_profiler memory_leak.py 1. 这会输出每行代码的内存使用情况,帮助我们找到内存泄漏的来源。 结果分析 memory_profiler的输出将显示调用create_leak时的内存使用情况。例如,可能形如: Line # Mem usage Increment Occurrences Line Contents
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。
用memory_profiler发现内存不再继续增大,interesting!其实把plt.show()改成plt.close()也可以防止内存不断增大。具体原因肯定是python 的内存回收机制规则导致的。 总结 以上所述是小编给大家介绍的python内存监控工具memory_profiler和guppy的用法详解,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复...
Filename: memory_profiler_test.py Line # Mem usage Increment Line Contents === 3 @profile ...