我正在运行一个随机森林ML脚本，该脚本使用一个测试大小的数据集5k观测值，该数据集具有一定数量的参数，具有不同数量的森林。我的真实模型有500多个参数，接近100万次观测。我正试图计算这个模型在假设x个森林的情况下需要多少内存。
为了做到这一点，我可以使用一种方法来返回在运行脚本时使用了多少内存。有没有可能返回这个，这样我就可以计算计算完整模型所需的RAM？
我目前使用以下内容来告诉我计算需要多长时间：
global starttime
print "The whole routine took %.3f seconds" % (time() - starttime)
将Re编辑为我自己的答案
感觉我在和自己交谈，但嘿，嘿，我试着运行以下代码来了解实际使用了多少内存，以及为什么当我增加n_estimators_value的数量时，我的电脑内存不足。不幸的是，所有的%内存使用率都是一样的，我想这是因为它在不正确的时间计算内存使用率，它需要在峰值时记录它，同时实际拟合随机林。参见代码：
psutilpercent = psutil.virtual_memory()
print "n", " --> Memory Check 1 Percent:", str(psutilpercent.percent) + "%n"
n_estimators_value = 500
rf = ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators = n_estimators_value, oob_score=True, random_state = 1)
psutilpercent = psutil.virtual_memory()
print "n", " --> Memory Check 1 Percent:", str(psutilpercent.percent) + "%n"
有什么方法可以找出内存使用的峰值？我正在尝试计算安装一个相当大的RF需要多少内存，如果不知道我的较小型号需要多少内存的话，我就无法计算出这个内存。
/usr/bin/time报告程序的峰值内存使用情况。还有用于Python的memory_profiler。