1. 什么是Pycharm out of memory错误
Pycharm是一款用于Python开发的集成开发环境（IDE），但是在使用Pycharm进行大型项目开发时，经常会遇到"out of memory"的错误。这个错误表示Pycharm尝试分配的内存超过了计算机的实际可用内存，导致程序无法继续执行。
这个问题通常出现在以下情况下：
项目文件过大，占用了大量的内存空间。
运行时使用了大量的内存，例如加载了大量的数据。
Pycharm的默认配置没有足够的内存来运行程序。
2. 解决Pycharm out of memory的方法
2.1 增加Pycharm的内存限制
Pycharm默认的内存限制可能不足以处理大型项目或者占用大量内存的任务。你可以通过以下步骤增加Pycharm的内存限制。
打开Pycharm，点击顶部菜单栏的"Help"，选择"Edit Custom VM Options"。
在打开的文件中，在最后一行添加以下内容：
-Xms128m
-Xmx4096m
-XX:MaxPermSize=1024m
-XX:ReservedCodeCacheSize=512m
上述代码中，Xms代表初始堆大小，Xmx代表最大堆大小，MaxPermSize代表持久代的最大大小，ReservedCodeCacheSize代表保留的代码缓存大小。
2.2 关闭不必要的插件
Pycharm默认加载了许多插件，在运行时会占用一定的内存资源。关闭不必要的插件可以将内存释放给需要的任务。
打开Pycharm，点击顶部菜单栏的"File"，选择"Settings"。
在弹出的窗口中，选择"Plugins"。
取消不必要插件的选中状态，点击"Apply"保存更改。
2.3 增加系统虚拟内存
如果Pycharm的内存限制仍然无法满足要求，你可以尝试增加系统的虚拟内存。
点击Windows桌面上的"开始"，选择"设置"。
在弹出的窗口中，选择"系统"。
选择"关于"，点击"高级系统设置"。
在"性能"选项卡中，点击"设置"。
在弹出的窗口的"高级"选项卡中，点击"更改"。
取消"自动管理页面文件大小"的选中状态，并选择自定义大小。
根据你的需要，增加自定义大小，并点击"设置"。
点击"确定"保存更改。
3. 示例代码
下面是一个示例代码，用来演示如何设置Pycharm的内存限制。
import tensorflow as tf
# 创建一个大型张量
data = tf.random.normal([100, 100, 100, 100])
# 打印数据
print(data)
3.1 设置Pycharm内存限制
在编辑器的右上角，点击"Edit Configuration"，在"VM options"中添加以下内容：
-Xms128m
-Xmx4096m
-XX:MaxPermSize=1024m
-XX:ReservedCodeCacheSize=512m
3.2 运行代码
点击"Run"按钮或者使用快捷键"Shift+F10"运行代码。如果一切设置正确，代码将会成功输出大型张量的数据。
总结
使用Pycharm时出现"out of memory"错误是一个常见的问题，但通过增加Pycharm的内存限制、关闭不必要的插件以及增加系统虚拟内存，这个问题是可以解决的。如果你仍然遇到相同的问题，那可能是因为你的计算机没有足够的内存来运行大型项目，这时候你需要考虑升级硬件。