当Python程序运行时卡住，可以尝试以下方法来解决问题：
检查代码逻辑
确保循环和递归有明确的退出条件。
检查是否存在逻辑错误导致循环无法正常结束。
分析资源使用
在多线程或多进程环境中，分析线程或进程间的交互，确保没有死锁或资源竞争。
外部资源调用
检查程序是否调用了外部资源，如数据库、网络请求等，并设置合理的超时时间和异常处理。
系统资源限制
监控内存和CPU使用情况，考虑优化程序或增加系统资源。
日志与监控
利用日志记录和监控工具跟踪程序运行状态，查看日志可能提供有用的线索。
使用调试工具
使用Python的调试工具，如`pdb`或集成开发环境（IDE）如PyCharm，进行逐步调试。
优化代码
使用合适的数据结构和算法，减少不必要的计算和重复操作。
使用内置函数和标准库提高代码效率。
使用JIT编译器如PyPy、Pyston或Nuitka提高代码执行速度。
并行计算
使用多线程或多进程进行并行计算，加快代码执行速度。
内存管理
对于GPU内存，可以使用深度学习框架的配置限制每个进程占用的GPU内存比例。
第三方库问题
尝试更新或替换有问题的第三方库。
如果以上方法都不能解决问题，可以尝试将代码精简为最小可复现的例子，并向相关社区或论坛寻求帮助