如何知道python进程是否经常进行垃圾收集？

我正在调整python作业（使用Pytorch和Nvidia Cuda）的性能。我的python进程在共享集群上运行，其中必须显式指定所需的最大RAM。因为越低越好，我们倾向于设置越低的RAM，而不会导致内存不足

特别是，我注意到RAM可以对性能产生很大的影响。例如，如果我将RAM设置为6GB，我的工作需要27小时。如果我将max RAM设置为10GB（保持所有其他变量不变），则相同的作业大约需要16小时。大部分工作都是使用GPU RAM在GPU上完成的，因此CPU和CPU RAM仅用于内务处理和移动张量

我怀疑当我设置更少的RAM时，垃圾收集器运行得太频繁。我在处理JavaVM时观察到了这种行为

然而，对于python，我一无所知

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是否有任何方法可以检查内存管理，特别是垃圾收集器时间（运行时的分数）？

CPython使用引用计数进行内存管理。除非您有引用循环（在这种情况下，我们必须检查a），否则一旦对象的引用计数达到0，就会确定地回收对象。现在，有一个循环垃圾收集器（可以通过

gc

模块控制）。简单地关闭它可能安全，也可能不安全，至少，它会让你看到它是否对时间有影响。太好了！，感谢链接到“最小的、完整的、可验证的示例”，我将尝试获取该示例