如何实现深度学习模型的离线训练

1.1 如何实现深度学习模型的离线训练

如何实现服务器离线训练模型，后台执行

主要有两种方法：tmux命令 和 nohup命令，主要讲解tmux的命令的使用：

1.1.1 tmux的命令

原理描述：通过tmux创建一个会话，这个会话将持续运行直到被用户显式地终止。因此，只要会话保持开启，会话内的进程也将持续运行，从而使得模型可以在离线状态下继续训练。

Step1 ：建立一个会话

tmux new

tmux new -s 

Step2：执行你需要进行的任务

例子

# 显示进程 

top 

# OR 进行模型训练 

python train.py

Step3：离开会话（注意这里的离开，并不是结束）

# first

ctrl+b 

# second 

d

首先按下Ctrl+b，随后按d键。Ctrl+b是一个指令，用于通知会话准备接收一个命令，而按下d键表示要"分离"当前会话（detach的意思）。这样操作后，你可以返回到创建tmux会话之前的终端环境。即便关闭该终端，你的Python脚本或其他进程也会继续运行。

理论上，这一步骤已足够，但为了不让tmux会话永久占用服务器资源，你需要在某个时刻结束该tmux会话。以下是如何操作

Step4: 回到会话

tmux attach -t 

为了结束tmux会话，你需要指定会话目标。这里的“-t”代表目标（target）参数，而则是你的tmux会话名称。如果你不确定会话名称，可以通过执行tmux ls命令来查看当前所有的tmux会话及其名称。这样，你就能准确地指向并结束特定的tmux会话。

Step5：当需要结束任务的时候，需要结束会话

在tmux会话内部，你可以直接输入exit命令来结束当前会话。这种方法简单直接，适用于当你处于需要关闭的tmux会话中时。

另一方面，无论是在会话内部还是外部，都可以使用tmux kill-session -t 命令来终止特定的tmux会话。这里，-t参数后跟的是你想要结束的会话名称。这种方法允许你从任何终端会话中精确地结束指定的tmux会话，提供了更大的灵活性。如果你不确定会话的名称，可以先用tmux ls命令查看所有活跃的会话列表。

# 会话里面

exit

# 会话里面和外面都可以

tmux kill-session -t