使用nohup将训练程序后台不间断运行+随时查看训练情况输出与可视化
使用服务器进行远程训练
由于笔者经常需要使用服务器进行训练，且有些模型训练起来需要很长的时间，如Mask模型，故经常需要长期跑程序。由于我使用的是ssh登录，因此断网或者退出账号时程序就会被kill。总结了以下常用的远程训练指令，帮你可以不间断的训练模型，并且随时可以查看模型可视化结果。
nohup指令和查看输出
nohup 是 no hang up 的缩写，就是不挂断的意思。
nohup命令：如果你正在运行一个进程，而且你觉得在退出帐户时该进程还不会结束，那么可以使用nohup命令。该命令可以在你退出帐户/关闭终端之后继续运行相应的进程。
在缺省情况下程序的所有输出都被重定向到一个名为nohup.out的文件中。
缺省输出文件的写法
nohup python3 -W ignore -m xxx.py
在这种写法下，所有输出被保存到该目录的nohup.out内，且实时读写，如图，使用ls查看该文件夹下的文件。
指定输出文件的写法
nohup python -u xxx.py > my_out_file.txt 2>&1 &
就会将xxx.py的输出全部存到my_out_file.txt里
和CUDA一起用
有一台服务器，服务器上有多块儿GPU可以供使用，但此时只希望使用第2块和第4块GPU，但是我们希望代码能看到的仍然是有两块GPU，分别编号为0,1，这个时候我们可以使用环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来解决这个问题。
比如
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 只有编号为1的GPU对程序是可见的，在代码中gpu[0]指的就是这块儿GPU
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3 只有编号为0,2,3的GPU对程序是可见的，在代码中gpu[0]指的是第0块儿，gpu[1]指的是第2块儿，gpu[2]指的是第3块儿
CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,0,3 只有编号为0,2,3的GPU对程序是可见的，但是在代码中gpu[0]指的是第2块儿，gpu[1]指的是第0块儿，gpu[2]指的是第3块儿
CUDA指令在前
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 nohup python3 -W ignore -m xxx.py
实时查看out
使用vim nohup.out查看该文件。
为了实时查看输出，在文件内使用 Shift + G的组合键快速跳到文件末尾。
跳到指定行：直接:+数字
配合visdom使用
有时我们会使用visdom将训练结果可视化，但是登出系统会自动把visdom也关闭，影响查看效果，因此可以直接使用nohup打开visdom，这样即使登出服务器，下次登入也可以在指定端口*问可视化结果。
nohup python -m visdom.server