后台运行进程

GpuMall智算云 | 省钱、好用、弹性。租GPU就上GpuMall,面向AI开发者的GPU云平台

Tmux

tmux 是一个强大的终端复用器，它允许您在一个窗口中运行多个终端会话，并且可以在断开连接后继续保持这些会话运行；以下是基本的  tmux 使用方法，以及如何使用它将训练进程放到后台的示例：

1. 基本 Tmux 使用

1. 启动一个新的 tmux 会话

tmux new 
-s
 session_name

这里  session_name 是您给新会话指定的名字

2. 分离 tmux 会话 在  tmux 会话中，按下  Ctrl + b然后按  d ，这将  分离 您的 tmux 会话，让它在后台运行。

3. 列出所有 tmux 会话

tmux 
ls

这个命令将显示所有正在运行的 tmux 会话。

4. 重新连接到现有的 tmux 会话

tmux attach 
-t
 session_name



tmux a 
-t
 session_name

使用您之前创建的会话名字来重新连接

5. 关闭当前 tmux 会话 在  tmux 会话中，可以通过输入  exit 或者按下  Ctrl + d 来退出会话；当最后一个窗口被关闭时， tmux 会话也会结束。

2. 使用 Tmux 运行训练进程示例

1. 启动一个新的 tmux 会话

tmux new 
-s
 training

这将创建一个名为  training 的新会话。

2. 在  tmux 会话中，启动您的训练进程

python train.py

这将开始运行您的训练脚本，并且训练过程中的日志输出也会在这个 tmux会话中打印。

3. 一旦训练开始运行，您可以通过按  Ctrl + b 然后按  d 来从  tmux 会话中分离，让训练进程在后台继续运行。

4. 关闭您的SSH连接或关闭终端，您的训练进程将在 tmux 会话中继续运行

5. 之后当您想要检查训练进程的状态时，可以重新连接到tmux会话

tmux attach 
-t
 training

这样，即使您的SSH连接被中断，您的训练进程也不会受到影响；通过  tmux 您可以随时重新连接到会话来查看进程的状态或输出。

SCREEN

screen 是一个功能强大的工具，它允许您在单个终端窗口中运行多个虚拟终端会话，并且可以在断开连接后保持这些会话运行，以下是 screen 的基本使用方法，以及如何使用 screen 将训练进程放到后台的示例：

1. 基本 Screen 使用

1. 启动新的 screen 会话

screen
 
-S
 session_name

这里  session_name 是您给新会话指定的名字

2. 分离 screen 会话 在 screen 会话中，按下  Ctrl + a 然后按  d ，这将  分离 您的  screen 会话，让它在后台运行。

3. 列出所有 screen 会话

screen
 
-ls

4.重新连接到现有的 screen 会话 在  screen 会话中，可以通过输入  exit 来退出会话，当最后一个窗口被关闭时， screen 会话也会结束。

2. 使用 Screen 运行训练进程示例

1. 首先，启动一个新的 screen 会话

screen
 
-S
 training

这将创建一个名为  training 的新会话。

2. 在 screen 会话中，启动您的训练进程

python train.py

这将开始运行您的训练脚本。

3. 一旦训练开始运行，您可以通过按  Ctrl + a 然后按  d 来从  screen 会话中分离，让训练进程在后台继续运行

4. 关闭您的  SSH 连接或关闭终端，您的训练进程将在  screen 会话中继续运行

5. 之后当您想要检查训练进程的状态时，可以重新连接到  screen 会话

screen
 
-r
 training

通过使用  screen，即使您的 SSH 连接被中断，您的训练进程也不会受到影响，通过  screen 您可以随时重新连接到会话来查看进程的状态或输出。

nohup

nohup 是一个命令行工具，用于在注销或关闭终端后继续运行命令，它可以将输出重定向到一个文件中，使得在后台运行的进程的输出不会丢失，以下是如何使用  nohup 将训练进程放到后台并持续记录日志的示例：

1. 使用 nohup 运行训练进程示例

1.使用 nohup 运行训练并重定向输出

nohup
 python train.py 
>
 train.log 
2
>
&1
 
&

这将在后台启动  train.py`` 脚本，并将标准输出（stdout） 和标准错误（stderr） 都重定向到 train.log`` 文件中。

2. 检查训练日志 训练过程的输出将被写入到  train.log，您可以使用以下命令动态查看日志。

tail
 
-f
 train.log

这将显示日志文件的最新内容，并实时更新。

2. 结束通过 nohup 启动的进程

要结束通过  nohup 启动的进程，您需要先找到该进程的进程  ID（PID），然后使用  kill 命令终止它。

1. 查找进程ID

ps
 aux 
|
 
grep
 train.py

这将列出所有包含  train.py 的进程，查找相应的进程ID（通常是列出的第二列）。

2. 结束进程 使用找到的 PID来终止进程

#假设 PID 为 63832





kill
 
63832









#执行后上述命令后，如果还可以通过 ps aux | grep train.py 看到进程，则需要使用 -9 参数来强制终止





kill
 
-9
 
63832