在师姐保姆级教导下进行一次尝试。

由于师姐特别nice，而我特别小白，所以其实这篇更像我的一次日志记录，而非经验贴，给不了同为小白的朋友们什么帮助。

一、下载安装MobaXterm

MobaXterm free Xserver and tabbed SSH client for Windows

二、连接服务器

点击session -> ssh，填remote host、specify username、port（因为师姐是直接发给我的，填进去就好，我还不知道如何获取可用服务器信息）。

填好确认后，在左侧user sessions中出现了目标服务器，双击连接，输入密码（ubuntu命令窗输入密码时屏幕一直黑的，不会显示输入了什么以及输入了几位，我一开始还以为键盘坏了...）。

连接成功后，左侧可以进行从本电脑到远程终端的文件传输，右侧是黑乎乎的terminal。

三、跑代码

（由于这是师姐常用的远程终端，所以环境什么的已经搭好了，我激活就行）

1、激活环境

conda activate xxx

2、进入工程文件所在的文件夹目录

常用命令：

pwd显示当前路径

cd ..返回上一级目录

cd home/psp/打开了psp文件夹

3、确认工程中各个.py文件无误

4、打开与服务器新的连接，检测显卡情况

watch nvidia-smi

5、用命令运行代码文件

我的命令：指定要用的显卡+要跑的文件+要用的参数

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python scripts/train.py --exp_dir=results/train_attn --batch_size=4 --test_batch_size=4

然后就是不断报错，打开文件找到报错的行数，按照错误类型找问题到底在哪儿，然后再跑再改再跑...

6、把进程放进后台跑（一些Linux命令）

Ⅰ、放进后台操作：

nohup python -u train.py > train.log 2>&1 &

#师姐给的注释：

（1）nohup 不挂起的意思。
（2）-u 代表程序不启用缓存，也就是把输出直接放到log中，没这个参数的话，log文件的生成会有延迟。
（3）> train.log 将输出日志保存到这个log中。
（4）2>1 2与>结合代表错误重定向，而1则代表错误重定向到一个文件1，而不代表标准输出；
2>&1 &与1结合就代表标准输出了，就变成错误重定向到标准输出。（这个我没看懂）
（5）最后一个& ，代表该命令在后台执行。

结合我们这次的命令，最终写作：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 nohup python -u scripts/train.py --exp_dir=results/train_attn --batch_size=4 --test_batch_size=4 > train.log 2>&1 &

Ⅱ、强制关闭进程（kill）：

kill -9 28148

#28148是我正在跑的进程的PID，PID可以在显卡watch窗口找到。

Ⅲ、进程查看

ps -aux | grep "main.py"

（1）a:显示所有程序。

（2）u:以用户为主的格式来显示。

（3）x:显示所有程序，不以终端机来区分。

num jobs查看nohup命令下运行的所有后台进程。

Ⅳ、查看train.log的日志

tail -f train.log

日志：

7、在本地监听服务器上的tensorboard

（1）将服务器的某个端口转发到本地的8888端口。

ssh -L 8888:localhost:6665 服务器端用户名@ip地址

（2）服务器运行tensorboard，指定日志文件存放目录，在指定端口打开（默认端口6006）。

先cd到logs文件夹所在的大目录下，运行以下代码：

tensorboard --logdir=logs --port 6665

（3）在浏览器打开http://localhost:8888/实现监听。

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