工程实践_深度学习模型后台训练不挂断命令
nohup和&组合使用nohup python file.py > filelog.txt 2>&1 &上述代码的组合使用就能够避免终端关闭、服务器断开等情况导致的模型训练终止。参数解释:filelog.txt:> 表示把标准输出(STDOUT)重定向到这个文件,这里重定向到了当前目录下的filelog.txt里,若没有此文件会自动生成。若没有特别指定,默
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nohup和&组合使用
nohup python file.py > filelog.txt 2>&1 &
上述代码的组合使用就能够避免终端关闭、服务器断开等情况导致的模型训练终止。
参数解释:
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filelog.txt:> 表示把标准输出(STDOUT)重定向到这个文件,这里重定向到了当前目录下的filelog.txt里,若没有此文件会自动生成。若没有特别指定,默认将当前的输出打印在当前目录的nohup.out文件里。
- 若无2>&1则错误信息不会重定向。
- 最后的&符号指定让程序后台运行,一定不能省略,否则程序还是运行在前台。
通过 jobs 命令可以看到后台任务的运行状况(running、stopped等),通过 bg [任务号] 可以让后台stopped的命令继续running,通过 fg [任务号] 可以让后台的任务来前台执行。对于前台已经执行起来的任务,可以 ctrl+z 来丢进后台(丢后台时stop了的话用bg让其run起来)。
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