nohup和&，进程后台运行、查看、终止（转载）

nohup和&，进程后台运行、查看、终止

• 查看日志（动态显示）
• 查看日志（一次性显示整个文件）
• 查看当前Python进程
• 杀死进程

nohup 命令可以使命令永久的执行下去，和终端没有关系，退出终端也不会影响程序的运行；

& 是后台运行的意思，但当用户退出的时候，命令自动也跟着退出。

那么，把两个结合起来nohup 命令 &这样就能使命令永久的在后台执行

nohup 【命令】 &  #  &表示nohup的结束biaozhi
           

以run_train.sh文件为例

source env_set.sh

nohup python -u train_image_classifier.py \
  --dataset_name=$DATASET_NAME \
  --dataset_dir=$DATASET_DIR \
  --checkpoint_path=$CHECKPOINT_PATH \
  --model_name=inception_v4 \
  --checkpoint_exclude_scopes=InceptionV4/Logits,InceptionV4/AuxLogits/Aux_logits \
  --trainable_scopes=InceptionV4/Logits,InceptionV4/AuxLogits/Aux_logits \
  --train_dir=$TRAIN_DIR \
  --learning_rate=0.001 \
  --learning_rate_decay_factor=0.76\
  --num_epochs_per_decay=50 \
  --moving_average_decay=0.9999 \
  --optimizer=adam \
  --ignore_missing_vars=True \
  --batch_size=32 > output.log 2>&1 &
           

TensorFlow中运行程序，在run_train.sh文件前后添加nohup 命令 > output.log 2>&1 &让命令在后台执行。

其中 0、1、2分别代表如下含义：

0 – stdin (standard input)

1 – stdout (standard output)

2 – stderr (standard error)

nohup+最后面的&是让命令在后台执行

”>output.log 是将信息输出到output.log日志中“

2>&1是将标准错误信息转变成标准输出，这样就可以将错误信息输出到output.log 日志里面来。

查看日志（动态显示）

tail -f output.log
           

查看日志（一次性显示整个文件）

cat output.log
           

查看当前Python进程

ps -ef |grep python
           

杀死进程

sudo kill 进程号
           

kill -9 进程号 #绝杀