nohup 后台挂起训练模型,防止断电等断开链接

1. 情景介绍

        当我们在服务器上训练模型时,防止意外等断开与服务的链接从而导致训练终止,一个比较好的解决方法就是使用nohup。

2. 使用方法

        nohup commond

        例如:下面就是在后台训练模型的命令。

nohup train.py

         原程序的的标准输出被自动改向到当前目录下的nohup.out文件,起到了log的作用。

         如果你希望看到训练日志,在训练的目录下运行下面命令:

tail -fn 50 nohup.out

 

点评:如果训练模型的时间较长,并别有可能出现断电等断开与服务器链接的情况,使用nohup。

### 在Linux中将机器学习模型训练过程放在后台执行 为了确保长时间运行的任务不会因为终端关闭而中断,在Linux环境中可以采用多种方法来实现这一目标。以下是几种常用的技术。 #### 使用 `nohup` 命令 对于简单的场景,可以直接利用 `nohup` 来启动程序,并将其放入后台运行。这种方式适合不需要复杂管理的情况: ```bash nohup python main.py algo=sac seed=0 & ``` 这条命令会在用户退出shell之后继续执行指定的脚本[^1]。注意这里的 `&` 符号表示立即将该作业置于后台运行;而 `nohup` 则使得即使断开连接也不会终止进程。 #### 使用 `tmux` 工具 当涉及到更复杂的多任务处理需求时,则推荐使用像 `tmux` 这样的高级工具来进行会话管理和持久化工作流控制。这允许创建分离式的会话以便随时重新附着到当前活动窗口上查看进度或调整参数设置等操作[^3]。 安装完成后可以通过如下方式开启一个新的 tmux session 并在里面启动 Python 脚本来完成模型训练: ```bash tmux new-session -s mysession python train_model.py # 若要暂时离开此会话而不影响其中正在运行的应用程序,请按 Ctrl+b d 键组合即可脱离当前会话但仍保持其活跃状态. ``` 如果想要再次回到之前保存的状态下继续监控或者修改代码的话只需要输入下面这个指令就可以恢复之前的环境了: ```bash tmux attach-session -t mysession ``` 这两种方案都能有效地帮助实现在 Linux 下稳定可靠地开展大规模计算密集型任务如深度神经网络的学习过程中的各种挑战。
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