linux下抓包命令--tcpdump的使用

例:tcpdump host 172.16.29.40 and port 4600 -X -s 500

tcpdump采用命令行方式,它的命令格式为:
  tcpdump [ -adeflnNOpqStvx ] [ -c 数量 ] [ -F 文件名 ]
          [ -i 网络接口 ] [ -r 文件名] [ -s snaplen ]
          [ -T 类型 ] [ -w 文件名 ] [表达式 ]

  1. tcpdump的选项介绍
   -a    将网络地址和广播地址转变成名字;
   -d    将匹配信息包的代码以人们能够理解的汇编格式给出;
   -dd    将匹配信息包的代码以c语言程序段的格式给出;
   -ddd    将匹配信息包的代码以十进制的形式给出;
   -e    在输出行打印出数据链路层的头部信息;
   -f    将外部的Internet地址以数字的形式打印出来;
   -l    使标准输出变为缓冲行形式;
   -n    不把网络地址转换成名字;
   -t    在输出的每一行不打印时间戳;
   -v    输出一个稍微详细的信息,例如在ip包中可以包括ttl和服务类型的信息;
   -vv    输出详细的报文信息;
   -c    在收到指定的包的数目后,tcpdump就会停止;
   -F    从指定的文件中读取表达式,忽略其它的表达式;
   -i    指定监听的网络接口;
   -r    从指定的文件中读取包(这些包一般通过-w选项产生);
   -w    直接将包写入文件中,并不分析和打印出来;
   -T    将监听到的包直接解释为指定的类型的报文,常见的类型有rpc (远程过程
调用)和snmp(简单       网络管理协议;)

  2. tcpdump的表达式介绍
   表达式是一个正则表达式,tcpdump利用它作为过滤报文的条件,如果一个报文满足表
达式的条件,则这个报文将会被捕获。如果没有给出任何条件,则网络上所有的信息包将会
被截获。
   在表达式中一般如下几种类型的关键字,一种是关于类型的关键字,主要包括host,
net,port, 例如 host 210.27.48.2,指明 210.27.48.2是一台主机,net 202.0.0.0 指明
202.0.0.0是一个网络地址,port 23 指明端口号是23。如果没有指定类型,缺省的类型是
host.
   第二种是确定传输方向的关键字,主要包括src , dst ,dst or src, dst and src ,
这些关键字指明了传输的方向。举例说明,src 210.27.48.2 ,指明ip包中源地址是210.27.
48.2 , dst net 202.0.0.0 指明目的网络地址是202.0.0.0 。如果没有指明方向关键字,则
缺省是src or dst关键字。
   第三种是协议的关键字,主要包括fddi,ip ,arp,rarp,tcp,udp等类型。Fddi指明是在
FDDI(分布式光纤数据接口网络)上的特定的网络协议,实际上它是"ether"的别名,fddi和e
ther具有类似的源地址和目的地址,所以可以将fddi协议包当作ether的包进行处理和分析。
其他的几个关键字就是指明了监听的包的协议内容。如果没有指定任何协议,则tcpdump将会
监听所有协议的信息包。
   除了这三种类型的关键字之外,其他重要的关键字如下:gateway, broadcast,less,
greater,还有三种逻辑运算,取非运算是 'not ' '! ', 与运算是'and','&&';或运算 是'o
r' ,'||';
   这些关键字可以组合起来构成强大的组合条件来满足人们的需要,下面举几个例子来
说明。
   (1)想要截获所有210.27.48.1 的主机收到的和发出的所有的数据包:
    #tcpdump host 210.27.48.1
   (2) 想要截获主机210.27.48.1 和主机210.27.48.2 或210.27.48.3的通信,使用命令
:(在命令行中适用   括号时,一定要
    #tcpdump host 210.27.48.1 and \ (210.27.48.2 or 210.27.48.3 \)
   (3) 如果想要获取主机210.27.48.1除了和主机210.27.48.2之外所有主机通信的ip包
,使用命令:
    #tcpdump ip host 210.27.48.1 and ! 210.27.48.2
   (4)如果想要获取主机210.27.48.1接收或发出的telnet包,使用如下命令:
    #tcpdump tcp port 23 host 210.27.48.1

  3. tcpdump 的输出结果介绍
   下面我们介绍几种典型的tcpdump命令的输出信息
   (1) 数据链路层头信息
   使用命令#tcpdump --e host ice
   ice 是一台装有linux的主机,她的MAC地址是0:90:27:58:AF:1A
   H219是一台装有SOLARIC的SUN工作站,它的MAC地址是8:0:20:79:5B:46;上一条
命令的输出结果如下所示:
21:50:12.847509 eth0 < 8:0:20:79:5b:46 0:90:27:58:af:1a ip 60: h219.33357 > ice.
telne
t 0:0(0) ack 22535 win 8760 (DF)
  分析:21:50:12是显示的时间, 847509是ID号,eth0 <表示从网络接口eth0 接受该
数据包,eth0 >表示从网络接口设备发送数据包, 8:0:20:79:5b:46是主机H219的MAC地址,它
表明是从源地址H219发来的数据包. 0:90:27:58:af:1a是主机ICE的MAC地址,表示该数据包的
目的地址是ICE . ip 是表明该数据包是IP数据包,60 是数据包的长度, h219.33357 > ice.
telnet 表明该数据包是从主机H219的33357端口发往主机ICE的TELNET(23)端口. ack 22535
表明对序列号是222535的包进行响应. win 8760表明发送窗口的大小是8760.

  (2) ARP包的TCPDUMP输出信息
   使用命令#tcpdump arp
   得到的输出结果是:
  22:32:42.802509 eth0 > arp who-has route tell ice (0:90:27:58:af:1a)
  22:32:42.802902 eth0 < arp reply route is-at 0:90:27:12:10:66 (0:90:27:58:af
:1a)
  分析: 22:32:42是时间戳, 802509是ID号, eth0 >表明从主机发出该数据包, arp表明是
ARP请求包, who-has route tell ice表明是主机ICE请求主机ROUTE的MAC地址。 0:90:27:5
8:af:1a是主机ICE的MAC地址。

  (3) TCP包的输出信息
   用TCPDUMP捕获的TCP包的一般输出信息是:
  src > dst: flags data-seqno ack window urgent options
  src > dst:表明从源地址到目的地址, flags是TCP包中的标志信息,S 是SYN标志, F (F
IN), P (PUSH) , R (RST) "." (没有标记); data-seqno是数据包中的数据的顺序号, ack是
下次期望的顺序号, window是接收缓存的窗口大小, urgent表明数据包中是否有紧急指针.
Options是选项.

  (4) UDP包的输出信息
   用TCPDUMP捕获的UDP包的一般输出信息是:
  route.port1 > ice.port2: udp lenth
  UDP十分简单,上面的输出行表明从主机ROUTE的port1端口发出的一个UDP数据包到主机
ICE的port2端口,类型是UDP, 包的长度是lenth
(http://www.fanqiang.com)
<think>好的,用户现在问的是`torch.cuda.empty_cache()`是否只能清空一个GPU的缓存。我需要先回忆一下PyTorchCUDA内存管理的机制。 首先,用户之前遇到了关于Scikit-learn的分类指标警告和PyTorch的NCCL支持问题,现在转向了CUDA内存管理。可能用户正在处理多GPU训练,或者在单GPU使用中遇到了显存问题。 `torch.cuda.empty_cache()`的作用是释放当前由缓存分配器持有的未使用内存PyTorch默认情况下会缓存一部分内存以提高分配效率,这个函数可以释放那些未被使用的缓存内存。但用户的问题是,这个函数是否只影响当前的一个GPU。 根据PyTorch的文档,当使用多GPU时,每个GPU都有自己的缓存分配器。所以,如果用户有多个GPU,`torch.cuda.empty_cache()`只会释放当前设备(即通过`torch.cuda.current_device()`指定的那个)的缓存。要清空所有GPU的缓存,需要遍历每个设备,切换当前设备,然后分别调用该函数。 用户可能是在多GPU环境下运行代码,发现显存没有完全释放,或者遇到显存不足的问题。需要确认用户是否在使用多GPU,以及是否正确地切换了设备来清空每个GPU的缓存。 另外,用户可能对PyTorch内存管理机制不太熟悉,所以需要解释清楚这个函数的行为,以及在不同情况下的正确使用方法。可能还需要提醒用户,即使调用了这个函数,显存的释放也依赖于是否有未使用的缓存,实际使用的张量不会被释放。 最后,给出示例代码,说明如何为所有GPU清空缓存,并强调正确使用设备切换的重要性。还要提醒用户,显存管理需要结合其他方法,如手动删除变量、运行垃圾回收等,才能有效管理显存使用。</think>--- 在 PyTorch 中,`torch.cuda.empty_cache()` 的作用是释放当前 CUDA 设备(即当前选中的 GPU)的**未使用缓存内存**。其行为取决于 **GPU 设备的选择**和 **多 GPU 环境**的配置。以下是详细说明: --- ### **1.GPU 场景** - 如果你只有一个 GPU,或者代码中未显式指定 GPU 设备: `torch.cuda.empty_cache()` 会清空当前默认 GPU 的缓存内存。 例如: ```python import torch # 默认使用 GPU 0(仅单卡时) a = torch.randn(1000, 1000, device="cuda") # 占用显存 del a # 删除变量 torch.cuda.empty_cache() # 释放 GPU 0 的未使用缓存 ``` --- ### **2.GPU 场景** - 如果你有多个 GPU,且代码中显式切换了设备: 需要**依次选中每个 GPU 并单独调用** `empty_cache()`,才能清空所有 GPU 的缓存。 例如: ```python import torch # 清空 GPU 0 的缓存 torch.cuda.set_device(0) torch.cuda.empty_cache() # 清空 GPU 1 的缓存 torch.cuda.set_device(1) torch.cuda.empty_cache() ``` --- ### **3. 关键注意事项** 1. **缓存释放的范围**: `empty_cache()` **仅释放由 PyTorch 缓存分配器管理的未占用内存**,不会释放正在被张量占用的显存。 - 已分配的张量必须手动删除(如 `del tensor`)或超出作用域后,其显存才会被缓存分配器回收。 - 调用 `empty_cache()` 后,这些回收的内存才会真正释放回系统。 2. **多进程分布式训练**: 在分布式训练(如使用 `torch.distributed` 或 `DataParallel`)时,每个进程可能绑定到不同的 GPU。 - 每个进程需独立调用 `empty_cache()` 清理自己绑定的 GPU 缓存。 - 例如: ```python # 每个进程仅清理自己绑定的 GPU torch.cuda.empty_cache() ``` 3. **自动缓存管理**: PyTorch 默认会缓存部分显存以提高分配效率。频繁调用 `empty_cache()` 可能导致性能下降,建议仅在显存不足时手动调用。 --- ### **4. 验证显存释放** 可以使用 `torch.cuda.memory_summary()` 或以下代码查看显存状态: ```python import torch # 查看当前 GPU 的显存使用情况(单位:字节) print(torch.cuda.memory_allocated()) # 当前已分配的显存 print(torch.cuda.memory_reserved()) # 当前缓存分配器保留的显存(包括未使用的) ``` --- ### **总结** | 场景 | 行为 | |------------|----------------------------------------------------------------------| | **单 GPU** | 清空当前 GPU 的未使用缓存。 | | **多 GPU** | 需遍历所有 GPU,分别调用 `empty_cache()` 才能清空每个设备的缓存。 | --- ### **最佳实践** - 显存不足时手动调用 `empty_cache()`,但避免在循环中频繁使用。 - 结合显存监控工具(如 `nvidia-smi` 或 PyTorch 内置函数)诊断显存泄漏。 - 多 GPU 场景显式指定设备并分别清理: ```python for i in range(torch.cuda.device_count()): torch.cuda.set_device(i) torch.cuda.empty_cache() ```
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