mac idea 点击打开项目卡死

【保姆级】Mac上IDEA卡顿优化 保姆级操作,跟着操作即可~~~ 阅读详情
AI摘要

本文介绍了在 macOS 上使用 IntelliJ IDEA 时打开项目卡死的解决方案。主要步骤包括清理缓存和索引、增加内存分配、禁用插件、检查项目配置及 JDK 兼容性等。通过逐步排查,多数情况下只需前三步即可解决问题。

Mac 上的 IntelliJ IDEA 打开项目时卡死,确实是一个比较烦人的问题。这通常和内存分配、插件冲突、索引或者特定项目配置有关。

按下面一步步的走,一般第三步就ok了,亲测有效

1. 清理缓存和索引

这通常是解决 IDEA 卡顿问题的首选方案,因为缓存或索引文件损坏是常见原因。

操作方式:

  1. 如果能勉强打开 IDEA 的欢迎界面(但打不开项目),选择菜单栏的 File -> Invalidate Caches…
  2. 在弹出的对话框中,勾选 Clear file system cache and Local History 和 Clear VCS Log caches and indexes。
  3. 点击 Invalidate and Restart。
  4. IDEA 会重启并重新为的项目建立索引,这个过程可能会持续几分钟,请耐心等待。

如果连欢迎界面都打不开,可以手动删除缓存目录:

  • 缓存目录路径 (在 Finder 中按 Cmd + Shift + G,然后粘贴路径进入):
    • ~/Library/Caches/JetBrains/IntelliJIdea[版本号]
    • 例如: ~/Library/Caches/JetBrains/IntelliJIdea2023.2
  • 操作:退出 IDEA,然后将这个目录整个删除或重命名,再重启 IDEA。

2. 增加 IDEA 的内存分配 (JVM Heap Size)

如果的项目很大,默认分配给 IDEA 的内存可能不够用,导致卡死。

操作方式:

  1. 在 IDEA 欢迎界面,选择 Help -> Edit Custom VM Options…。
  2. 如果提示是否要创建文件,选择“是”。
  3. 文件打开后,会看到类似 -Xms 和 -Xmx 的参数。
    • -Xms 是初始内存分配。
    • -Xmx 是最大内存分配。
  4. 尝试将 -Xmx 的值调大,比如:
    • 如果的 Mac 有 16GB 内存,可以尝试设置为 4096m (即 4GB):-Xmx4096m
    • 如果的 Mac 有 32GB 内存,可以设置为 8192m (即 8GB):-Xmx8192m
  5. 保存文件后重启 IDEA。

3. 禁用或卸载不必要的插件

某些插件可能与当前 IDEA 版本不兼容,或者插件之间存在冲突,导致启动时卡死。

操作方式:

  1. 如果能进入欢迎界面,选择 Plugins。
  2. 在 Installed 标签页下,把最近安装的或者不常用的第三方插件先禁用掉(取消勾选)。
  3. 重启 IDEA 查看问题是否解决。
  4. 如果解决了,再逐一启用插件,找到是哪个插件导致的问题。

如果无法进入界面,可以手动重置插件:

  • 插件目录路径: ~/Library/Application Support/JetBrains/IntelliJIdea[版本号]/plugins
  • 操作:退出 IDEA,将此目录重命名(例如 plugins_bak),然后重启 IDEA。这会让所有第三方插件失效。

4. 检查特定项目的问题

有时候问题只出在某个特定的项目上,而不是 IDEA 本身。

操作方式:

  1. 尝试打开一个其他的、简单的项目,看看是否也会卡死。
  2. 如果其他项目正常,那说明是这个特定项目配置的问题。
  3. 可以尝试删除项目根目录下的 .idea 文件夹。
    • .idea 文件夹 保存了项目的所有配置信息,例如索引、代码风格、运行配置等。
    • 注意:删除后,下次用 IDEA 打开该项目时,需要重新配置项目结构(比如 JDK、Maven/Gradle 设置等)。但这通常能解决因项目配置损坏导致的卡死问题。

5. 检查 JDK 版本兼容性

确保项目使用的 JDK 版本与 IDEA 的兼容性良好。有时候切换到一个新的或者不稳定的 JDK 版本可能会导致问题。

6. 更新或重新安装 IntelliJ IDEA

  • 更新:检查是否有可用的 IDEA 更新。新版本通常会修复已知的性能问题和 Bug。
  • 重装:如果以上方法都无效,可以考虑卸载当前的 IDEA,然后去 JetBrains 官网下载最新稳定版重新安装。

总结一下解决步骤:

  1. 首选:尝试 方法1:清理缓存和索引。
  2. 无效则:尝试 方法2:增加内存。
  3. 仍然无效:尝试 方法3:禁用插件。
  4. 如果只针对特定项目:尝试 方法4:删除 .idea 文件夹。
  5. 最后手段:更新或重装 IDEA。
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-Xms1024m -Xmx1024m -Xmn350m -XX:ReservedCodeCacheSize=1024m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=50 -ea -XX:CICompilerCount=2 -Dsun.io.useCanonPrefixCache=false -Djdk.http.auth.tunneling.disabledSchemes="" -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -X

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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