用口诀背单词 - 8

176
牧场主菲尔德
菲尔德在field(牧场)
获得了很多yield(收益)
他想合理wield(支配,使用)
计划后他would(将)
用来造mould(模具)
他的想法有实现的could(可能)
 
177
生产密封垫的公司大会
为了使生产的gland(密封垫)
更加bland(柔和的)
公司召开的股东会是grand(盛大的)
会上讨论了如何打响brand(牌子)
如何进行技术amend(改进)
最后董事会对大会决议作了emend(修订)
 
178
铸造假币的下场
设备是sound(健全的)
傅尼丹把假币found(铸造)
一个个是round(圆的)
没多久就mound(积成堆)
快要round(完成)
听到了砰砰砰pound(敲打)
室外大门的sound(声音)
惊恐心在不停地bound(跳)
慌慌张张开门就被hound(猎犬)
迎面wound(击伤)
被捕后进了pound(拘留所)
 
179
献血
手放在board(会议桌)
塑料袋中的blood(血)
慢慢地flood(充满)
最后血被好好的hoard(储藏)
献血后脸色cloud(阴沉)
说话不敢aloud(大声地)
 
180
六国破灭弊在赂秦
秦国本是个tribe(部落)
六国用疆土向秦bribe(贿赂)
结果使秦国疆土space (空间)
扩展速度是apace(急速地)
 
181
徐娘半老的格雷斯
岁月在她的脸上留下了trace(痕迹)
但格雷斯看起来仍grace(优美)
仍有很多粉丝brace(支持)
她是聂册的niece(侄女)
平时爱好piece(修补)
她淡出了dance(舞蹈艺术)
爱上了舞lance(长矛)
还有fence(击剑)
虽然动作有些mince(装腔作势)
但hence(因此)
遇事不再wince(退缩)
四年since(以后)
吸毒虽ounce(少量)
却中毒成dunce(傻瓜)
 
182
故作正经的片如
片如是个prude(故作正经的人)
喜欢的珍珠是crude(天然的)
一天去商场trade(购物)
假装给珍珠分grade(等级)
趁人不注意glide(溜走)
没想到手中的珍珠slide (滑落)
 
183
怕法官的小白兔
何大哥刚修剪好hedge(树篱)
一只小白兔wedge(挤入)
进入何大哥的lodge(小屋)
看见了judge(法官)
快速地budge(移动)
到ledge(壁架)
里面dodge(躲藏)
何大哥却可以nudge(接近)
给它挂上了badge(徽章)
 
184
让让受伤
让让山上range(漫游)
回家就患mange(癞疥疮)
还伤了hinge(活动关节)
再也不能binge(狂欢)
吃饭也没tinge(味道)
 
185
新泰坦尼克号
柔哥擦好rouge(口红)
带上一些serge(斜纹哔叽布料)
乘上了barge(游艇)
游艇是large(巨大的)
开始是forge(稳步前进)
后来海浪surge(汹涌)
故障没有purge(清除)
游艇撞上了gorge(山峡)
的verge(边缘)
游艇被海水merge(吞没)
埋入了海gouge(沟)
 
186
巴天河看奇异的寓言书
巴天河先bathe(洗澡)
后披件lithe(柔软的)
姗姗送的sable(黑貂皮大衣)
坐在table(桌子)[旁]
拿着一本书讲的是fable(寓言)
其中的tithe(小部分)
讲的是如何用lathe(车床)
加工cable(索钢丝绳)
 
187
少年犯
考试考了prime(最好的)
却被父母blame(责怪)
气得眼冒flame(火焰)
就去实施crime(犯罪)
辜负自己prime(青春)
内心感到shame(羞耻)
 
188
文化的妈妈
看到窗户没有shine(擦亮)
文化的妈妈就whine(发牢骚)
还骂他是懒swine(猪)
自己却去把麻将twine(搓)
文化drone(低沉地说出)
你才是drone(懒汉)
说话时prone(面向下的)
妈妈果然被gripe(激怒)
突然说你别说tripe(废话)
 
189
夫妻生活片段
对妻子glare(怒目而视)
引妻子flare(突然发怒)
接着妻子blare(大叫)
 
190
海滨散步遇娼妓
常仁做完chore(家务杂事)
问妻子散步去where(什么地方)
妻子说一起去shore(海滨)
就是在there(在那里)
遇见了whore(娼妓)
 
191
特阿瑟与了阿瑟
特阿瑟tease(强求)
了阿瑟只得把车lease (出租)
可是特阿瑟爱好开车chase(追逐)
了阿瑟看到这种phase(状态)
决定把租车合同cease(停止)

192
镇定自若的杂技演员
周围都是noise(喧闹声)
表现仍然poise(镇静)
身体始终poise(平衡)
台下人群dense(密集的)
表演节奏tense(紧张的)
却没影响sense(判断力)
 
193
狗色捉鹅
狗色遇见一群goose(鹅)
也不知都是whose(谁的)
捉住了跑得慢的those(那些)
把鹅头塞进noose (绳套)
结果绳套loose (松弛的)
 
194
曹操败走华容道
战况还是worse(恶化的)
曹操骑着好食的horse(马)
未死高兴得作verse(诗)
其特色是非常terse(简洁的)
 
195
保姆偷钱
外号叫奴人士的nurse(保姆)
偷了主人的purse(钱包)
就因这个cause(原因)
被主人curse(咒骂)
雇佣合同也被pause(中止)
奴人士就象一只mouse(耗子)
被赶出主人的house(住宅)
主人为了把人们rouse(唤醒)
都市报中提示对保姆不能douse(放松)
 
196
老板亿来特的女儿结婚
家里显得haste(急忙)
把喜字来paste(贴)
来客瓜果taste(品尝)
很多东西waste(浪费)
为了显示caste(社会地位)
批来特制的plate(金银餐具)
老板亿来特elate(兴高采烈)
即兴把大字来write(写)
表演其实trite(陈腐的)
 
197
应度娥遭遇流氓
应度娥把性感衣服endue(穿上)
看起来是vogue(时髦的)
但选择的场合是undue(不适当的)
因此遭遇到rogue(流氓)
 
198
新木乃伊归来
几个冒险家weave(组合)
从美丽的湖畔leave(出发)
他们一路上weave(迂回行进)
来到金字塔前heave(喘息)
他们对古文明是crave(渴望)
而且个个是brave(勇敢的)
格来维先进入grave(墓穴)
后面跟着的孩子是naive(天真的)
他打开了囚禁魔鬼的valve(活门)
还向魔鬼说salve(奉承话)
希望魔鬼能waive(放弃)
要他做魔鬼的slave(奴隶)
 
199
国荣之死
自杀已被prove(证实)
国荣安息在grove(小树林)
从此远离drove(人群)
不能再为歌迷serve(服务)
其实自杀也需要nerve(勇气)
 
200 
在那遥远的地方
她的笑脸就象glaze(釉面)
小伙子见了blaze(情感爆发)
很快沉入craze(狂热)
就要跟她去graze(放牧)

<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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