libcurl库的简介(二)

本文详细介绍了一个使用libcurl库实现文件上传的实例代码。通过构造HTTP POST请求,该实例展示了如何将本地文件以二进制形式上传到服务器,包括设置请求头、构造表单数据等关键步骤。

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下面是使用libcurl库实现文件上传的一个实例:

void
CDataProcess::sendFileToServer(void) { string netIp = strNetUrl + "SaveFile"; for (int i = 0; i < taskZipVector.size(); ++i) { string strFileName = taskZipVector[i]; string strFilePath = strAppPath + "\\Task\\"+ strFileName + ".zip"; CURL *curl = NULL; string readFile = ""; struct curl_httppost *formpost=NULL; struct curl_httppost *lastptr=NULL; struct curl_slist *headerlist=NULL; static const char buf[] = "Expect:"; if(-1 == _access(strFilePath.c_str(),0)) { return ; } curl_global_init(CURL_GLOBAL_ALL); curl_formadd(&formpost, &lastptr, CURLFORM_COPYNAME, "fileContent", CURLFORM_FILE, strFilePath.c_str(), CURLFORM_END); curl_formadd(&formpost, &lastptr, CURLFORM_COPYNAME, "filename", CURLFORM_COPYCONTENTS, strFileName.c_str(), CURLFORM_END); curl_formadd(&formpost, &lastptr, CURLFORM_COPYNAME, "submit", CURLFORM_COPYCONTENTS, "send", CURLFORM_END); curl = curl_easy_init(); headerlist = curl_slist_append(headerlist, buf); curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, netIp.c_str()); curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_VERBOSE, 1L); curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_HTTPHEADER, headerlist); curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_HTTPPOST, formpost); CURLcode res = curl_easy_perform(curl); if (res != CURLE_OK) { //CFuncs::WriteLogInfo(SLT_ERROR, "finshUpdate() curl_easy_perform() failed: %s\n", curl_easy_strerror(res)); return ; } isSendedFlag = 1; //设置已传送文件标志 curl_easy_cleanup(curl); curl_formfree(formpost); curl_slist_free_all (headerlist); } }

struct curl_httppost {
  struct curl_httppost *next; /* next entry in the list */
  char *name; /* pointer to allocated name */
  long namelength; /* length of name length */
  char *contents; /* pointer to allocated data contents */
  long contentslength; /* length of contents field, see also
  CURL_HTTPPOST_LARGE */
  char *buffer; /* pointer to allocated buffer contents */
  long bufferlength; /* length of buffer field */
  char *contenttype; /* Content-Type */
  struct curl_slist *contentheader; /* list of extra headers for this form */
  struct curl_httppost *more; /* if one field name has more than one
  file, this link should link to following
  files */
  long flags; /* as defined below */

  /* specified content is a file name */
  #define CURL_HTTPPOST_FILENAME (1<<0)
  /* specified content is a file name */
  #define CURL_HTTPPOST_READFILE (1<<1)
  /* name is only stored pointer do not free in formfree */
  #define CURL_HTTPPOST_PTRNAME (1<<2)
  /* contents is only stored pointer do not free in formfree */
  #define CURL_HTTPPOST_PTRCONTENTS (1<<3)
  /* upload file from buffer */
  #define CURL_HTTPPOST_BUFFER (1<<4)
  /* upload file from pointer contents */
  #define CURL_HTTPPOST_PTRBUFFER (1<<5)
  /* upload file contents by using the regular read callback to get the data and
  pass the given pointer as custom pointer */
  #define CURL_HTTPPOST_CALLBACK (1<<6)
  /* use size in 'contentlen', added in 7.46.0 */
  #define CURL_HTTPPOST_LARGE (1<<7)

  char *showfilename; /* The file name to show. If not set, the
  actual file name will be used (if this
  is a file part) */
  void *userp; /* custom pointer used for
  HTTPPOST_CALLBACK posts */
  curl_off_t contentlen; /* alternative length of contents
  field. Used if CURL_HTTPPOST_LARGE is
  set. Added in 7.46.0 */
};

struct curl_slist {
  char *data;
  struct curl_slist *next;
};

 

CURL_EXTERN CURLFORMcode curl_formadd(struct curl_httppost **httppost, struct curl_httppost **last_post,.);

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Toney-01-22/p/9935191.html

<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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