参差布局不成功方法二(display:inline-block)

本文探讨了使用CSS的display:inline-block属性进行网页布局的特点。重点介绍了inline-block如何影响元素的排列方式,以及它如何使得元素展现出既类似内联元素又保持块级元素特性的行为。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">

<head>
     <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />

     <style type="text/css">
     .pagewrap{
          position: relative;
          width: 100%;
          padding: 0px;
          margin: 0px;
     }
     *{
          padding: 0px;
          margin: 0px;
     }
     #blue{
          background-color: blue;
     }

     .item, .promotions{
          width: 236px;    
     }
     .righter{
          height: 670px;
          background-color: transparent;
     }
     .image{
          background-color:yellow;
          height: 400px;
          position: absolute;
     }
     .read{
          background-color: red;
          height: 200px;
          position: absolute;
          top: 436px;    
     }
     .item{
          background-color: green;
          display: inline-block;
          margin: 13px;
          vertical-align: top;
     }
     .one{
          height: 300px;
     }
     .two{
          height: 900px;
     }
     .three{
          height: 400px;
     }
     .four{
          height: 500px;
     }
     .five{
          height: 400px;
     }
     .six{
          height: 300px;
     }
     .seven{
          height: 300px;
     }
     .eight{
          height: 500px;
     }
     .nine{
          height: 400px
     }
     .ten{
          height: 400px;
     }

     </style>
</head>

<body>
     <div class="pagewrap">
          <div class="one item"></div>
          <div class="two item"></div>
          <div class="three item"></div>
          <div class="four item"></div>
          <div class="righter item">
               <div class="image promotions"></div>
              <div class="read promotions"></div>
          </div>
          <div class="five item" id="blue"></div>
          <div class="six item"></div>
          <div class="seven item"></div>
          <div class="eight item"></div>
          <div class="nine item"></div>
          <div class="ten item"></div>
     </div>
</body>
</html>

总结:用display:inline-block布置网格状布局时,呈现出组团的特性,每一行的元素组合成一个inline-box,此box是一个矩形体块,高度为此行中最高元素的高度。每一行呈现出块状特性,其内部空隙互相之间不能侵犯(估计设计命令的时候就根本不想让元素能够错落布置,最初使用应该是希望能够呈现出类似于表格的形态,每一行的高度都是相同的,而且inline-block可以设置高度和宽度),网上搜到接受说inline-block指的是“可以包含 block boxes的 inline box元素”,我理解即为将块状元素作为内联元素布置,但元素自身仍保留块状元素盒模型的特性,相互独立。不能形成参差布局。
<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() ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值