- 后台执行nohup
- 1.最简单的nohup方式
- 2.指定log输出路径和文件的nohup方式
- 3.指定log输出路径和文件并记录程序的PID
- nohup日志实时监控并打印输出
后台执行nohup 1.最简单的nohup方式由于这周在服务器端训练大型的模型,一般都需要几天的时间,结果,这周连续断了两次电,服务器是没断电,但是主机没电关机了,导致意外训练中止。我一个程序跑了3天,还差一天的时候中断了;另一个是跑了一天多,还剩1/3的时候又中断了。。。所以泪目找nohup,防止网络中断导致训练停止。
使用nohup命令,最后加上&即可:
# nohup xxxx xxxx & nohup python train.py &
- Ctrl + C不会中断程序的执行;
- nohup会将所有的输出默认写入在当前路径的nohup.out文件中。
如下所示:
如果你的程序有后缀参数,可以这样优雅的写:
nohup python train.py --log_iter 1 # 所有的参数最后加
--vis_log_iter 1
--nepochs 10
--bsz 10
& # 将 & 放在最后即可
2.指定log输出路径和文件的nohup方式
# nohup xxxx xxxx > xxx(ur_log_file) 2>&1 & nohup python train.py > train.log 2>&1 &
- nohup会将所有的输出默认写入在你指定的的log_file文件中,我这里的就是train.log。
带参数优雅版:
nohup python train.py --log_iter 1 # 所有的参数最后加
--vis_log_iter 1
--nepochs 10
--bsz 10
> runs_seg/train.log 2>&1 &
3.指定log输出路径和文件并记录程序的PID
# nohup xxxx xxxx > xxx(ur_log_file) 2>&1 & echo $! > xxx(pid file) nohup python train.py > train.log 2>&1 & echo $! > run.pid
- nohup会将所有的输出默认写入在你指定的的log_file文件中,我这里的就是train.log;
- 同时会将当前python的PID记录在run.pid中,方便你中止程序(一般训练中都用会使用多进程,所以实际上会有多个程序,但是nohup只会记录当前启动的那个程序的PID,不过不影响,因为你只要杀掉1个子进程,所有进程都会中止)。
实时监控nohup输出log的内容:
tail -f train.log
参考文章:
- linux 使用nohup的时候输出日志的同时也输出该程序的pid
- Linux后台运行命令nohup实现屏幕输出记录到日志文件



