fiddler抓包数据存储txt文件Accept-Encoding:zstd导致乱码解决方案

今天利用fiddler抓包网站数据的存储到txt文件
在这里插入图片描述
首先打开fiddler工具,点击规则=>自定义规则,打开一个文件之后,找到OnBeforeResponse 方法
加入几行代码

if (oSession.fullUrl.Contains("这里填你需要过滤的域名")) { 
            try{  
				var responseBytes = oSession.responseBodyBytes;
				var responseString = System.Text.Encoding.UTF8.GetString(responseBytes);
				var filePath = "存储的文件.txt";
				System.IO.File.WriteAllText(filePath, responseString, System.Text.Encoding.UTF8); 
            }catch(err){
                var err;
            }
        }

打开采集数据文件一看,发现乱码了
在这里插入图片描述
网上说的点击decode,试了也是不行,后来发现这个响应信息,是zstd格式,网上查了一下,大概意思就是,为了节约网络请求之间的响应时间,将响应数据进行了一个压缩,浏览器识别是这种请求,会自行进行解压,但是目前fiddler是不支持的,然后网上找了好久,发现了一个解决方案,那就是加一行代码

if(oSession.RequestHeaders.AllValues("Accept-Encoding") == "gzip, deflate, br, zstd"){//这里可能要根据你自己的情况过滤
			oSession.RequestHeaders.Remove("Accept-Encoding");
			//oSession.RequestHeaders.Add("Accept-Encoding", "gzip");
		}

找到 OnBeforeRequest方法,在最后面,加上此段代码,然后就可以了,希望能对你有帮助。

<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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