ubuntu 下telnet服务安装配置

本文提供了一步一步的指南,详细解释了如何在Ubuntu Linux上安装和配置Telnet服务,包括修改配置文件、设置权限、防火墙规则等关键步骤,确保Telnet服务的安全性和稳定性。

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下面我们来对Ubuntu Linux telnet的安装和设置进行一下讲解。首先我们需要加载telnet的服务,之后对于root等有关方面进行设置。

  在Windows系统中,telnet的配置相对简单一些。那么在Ubuntu Linux中的telnet的设置就相对比较麻烦了。不少朋友都对这个安装过程不熟悉。没有关系,这里我们就来对Ubuntu Linux telnet的安装设置进行一下讲解。

  1. sudo apt-get install xinetd telnetd

  2. Ubuntu Linux telnet安装后,系统也会有相应提示:

  sudo vi /etc/inetd.conf并加入以下一行

  telnet stream tcp nowait telnetd /usr/sbin/tcpd /usr/sbin/in.telnetd

  3. sudo vi /etc/xinetd.conf并加入以下内容进行下一步的Ubuntu Linux telnet设置:

  # Simple configuration file for xinetd

  #

  # Some defaults, and include /etc/xinetd.d/

  defaults

  {

  # Please note that you need a log_type line to be able to use log_on_success

  # and log_on_failure. The default is the following :

  # log_type = SYSLOG daemon info

  instances = 60

  log_type = SYSLOG authpriv

  log_on_success = HOST PID

  log_on_failure = HOST

  cps = 25 30

  }

  includedir /etc/xinetd.d

  4. sudo vi /etc/xinetd.d/telnet并加入以下内容:

  # default: on

  # description: The telnet server serves telnet sessions; it uses

  # unencrypted username/password pairs for authentication.

  service telnet

  {

  disable = no

  flags = REUSE

  socket_type = stream

  wait = no

  user = root

  server = /usr/sbin/in.telnetd

  log_on_failure += USERID

  }

  5. 重启机器或重启网络服务sudo /etc/init.d/xinetd restart

  6. 使用telnet客户端远程登录即可进行非root用户访问.

  7.使用root登录:

  mv /etc/securetty /etc/securetty.bak 这样root可以登录了.也可这样:

  修改/etc/pam.d/login这个文件.只需将下面一行注释掉即可.

  #auth required lib/security/pam_securetty.so

  8. Ubuntu Linux telnet的详细配制/etc/xinetd.d/telnet

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  文章摘要:下面我们来对Ubuntu Linux telnet的安装和设置进行一下讲解。首先我们需要加载telnet的服务,之后对于root等有关方面进行设置。

  service telnet

  {

  disable =no

  bind =192.168.1.2

  only_from=192.168.1.0/24

  #上面这两行说明仅提供内部网段!

  Instance =UNLIMITED

  Nice =0

  Flags =REUSE

  socket_type=stream

  wait =no

  user =root

  #server =/usr/sbin/telnetd

  server =/usr/sbin/in.telnetd

  server_args =-a none

  log_on_failure +=USERID

  }

  service telnet

  {

  disable =no

  bind =140.116.142.196

  only_from=140.116.0.0/16

  no_access=140.116.32.

  #上面三行设置外部较为严格的限制

  instance =10

  umask =022

  nice =10

  flags =REUSE

  socket_type=stream

  wait =no

  user =root

  #server =/usr/sbin/telnetd

  server =/usr/sbin/in.telnetd

  log_on_failure +=USERID

  }

  9.加设防火墙iptables:

  如果想要针对192.168.0.0/24这个网段及61.xxx.xxx.xxx这个IP进行telnet开放,可以增加下面几行规则:

  /sbin/iptables -A INPUT -p tcp -i eth0 -s 192.168.0.0/24 --dport 23 -j ACCEPT

  /sbin/iptables -A INPUT -p tcp -i eth0 -s 61.xxx.xxx.xxx --dport 23 -j ACCEPT

  /sbin/iptables -A INPUT -p tcp -i eth0 --dport 23 -j DROP

  10.Ubuntu Linux telnet最后一项设置,加设防火墙/etc/hosts.allow(deny)机制:

  上面开放了192.168.0.0/24这个网段,但是如果您只想让其中的192.168.0.1~192.168.0.5进入,可以设置如下 :

  vi /etc/hosts.allow

  in.telnetd:192.168.0.1,192.168.0.2,192.168.0.3,192.168.0.4,192.168.0.5:allow


<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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