Jupyter Notebook怎么查看内存占用情况-Python教程-PHP中文网

最常用方法是用psutil获取当前python进程rss内存占用并转为mb：import psutil; process = psutil.process(); print(f"当前内存占用: {process.memory_info().rss / 1024 / 1024:.1f} mb")；也可启用jupyter内置资源面板，需配置c.resourceusedisplay.track_memory = true并重启服务。

jupyter notebook怎么查看内存占用情况

直接在 Notebook 里看当前进程内存

最常用的方法是用 psutil 获取当前 Python 进程的 RSS（实际物理内存占用），单位是字节，转成 MB 更直观：

import psutil
process = psutil.Process()
print(f"当前内存占用: {process.memory_info().rss / 1024 / 1024:.1f} MB")

注意：rss 是 Resident Set Size，反映真实占用；vms（虚拟内存）通常更大、参考价值低。这个值不包含内核其他子进程（比如 subprocess 启动的命令），只算当前 notebook 主进程。

启用 Jupyter 内置资源监控面板

Jupyter Notebook（7+）和 JupyterLab 默认支持内存显示，但需开启配置：

编辑 ~/.jupyter/jupyter_server_config.py
加入这两行：
c.ResourceUseDisplay.track_memory = True
c.ResourceUseDisplay.memory_limit = 4 * 1024**3（设为 4GB，按需调整）
重启 Jupyter Server 后，右上角会多出一个内存/ CPU 使用率小面板

这个面板显示的是整个内核进程的内存（含子进程），比纯 psutil 更全面，但依赖内核正确上报——某些自定义内核或远程 kernel 可能不支持。

Jupyter Notebook 7.5.4

Jupyter Notebook 7.5.4 官方 PyPI wheel 包下载，适合用于本地交互式代码运行、数据分析、教学演示和配置文件实践。

下载

排查“内存没释放”问题：变量、缓存、GPU 显存都要清

执行 gc.collect() 并不能自动清理所有东西，常见漏点：

大变量没 del：显式删掉 df、model、tensor 等对象再调 gc.collect()
Matplotlib 缓存：多次绘图后调 plt.close('all')，否则 figure 对象驻留内存
TensorFlow/PyTorch GPU 显存：CPU 内存降了，GPU 显存可能还在涨。PyTorch 要 torch.cuda.empty_cache()；TF 1.x 需设 config.gpu_options.allow_growth = True
Jupyter 输出缓存：长输出（如大数组 print）会存在 cell output 中，用 %%capture 或手动清空 output