1）ctrl+Z:停止当前进程
首先先将一个程序运行起来，这个时候如果你需要去干别的事情，需要暂停运行，可以使用ctrl+Z：
user@mine:/opt/user/pytorch-gender$ python train_debug.py --debugFile=./debug{ 'debugFile': './debug'}Epoch 0/199----------^Z[1]+ Stopped python train_debug.py --debugFile=./debug 从上面可以看见，这个程序已经已经停止了，状态为Stopped
2）jobs：用于查看正在运行的命令
user@mine:/opt/user/pytorch-gender$ jobs[1]+ Stopped python train_debug.py --debugFile=./debug
前面的编号[1]是命令编号
3）bg 命令编号：把程序调度到后台执行：
user@mine:/opt/user/pytorch-gender$ bg 1[1]+ python train_debug.py --debugFile=./debug &user@mine:/opt/user/pytorch-gender$ jobs[1]+ Running python train_debug.py --debugFile=./debug &
然后我们可以看见该命令在后台运行起来了，状态为Running，命令后的&标志就是把命令放在后台运行的意思
这个时候该命令生成的返回信息会自己打印出来：
user@mine:/opt/user/pytorch-gender$ train Loss: 0.4611 Acc: 0.7824val Loss: 0.1882 Acc: 0.9340Epoch 1/199----------user@mine:/opt/user/pytorch-gender$ train Loss: 0.3271 Acc: 0.8578val Loss: 0.1845 Acc: 0.9260Epoch 2/199----------
不影响你运行其他的命令，你就输入你的命令回车即可
当然，如果你不想让输出显示在控制台中，那就在运行时指明将输出信息写入日志文件：
user@mine:/opt/user/pytorch-gender$ python train_debug.py --debugFile=./debug >> gender_log_debug_1.out
打开另一个窗口查看日志文件为：
user@mine:/opt/user/pytorch-gender$ cat gender_log_debug_1.out{ 'debugFile': './debug'}Epoch 0/199---------- 然后这个时候如果你想进行调试，即，那么你在本地生成文件夹debug后，再查看日志文件变为：
user@mine:/opt/user/pytorch-gender$ cat gender_log_debug_1.out{ 'debugFile': './debug'}Epoch 0/199----------train Loss: 0.4507 Acc: 0.7919val Loss: 0.1578 Acc: 0.9420Epoch 1/199----------train Loss: 0.3201 Acc: 0.8576val Loss: 0.1069 Acc: 0.9540Epoch 2/199------------Call--> /home/mine/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py(129)__exit__() 128--> 129 def __exit__(self, *args): 130 torch.set_grad_enabled(self.prev)ipdb> user@mine:/opt/user/pytorch-gender$ 这时候你在命令端输入调试命令u:
user@mine:/opt/user/pytorch-gender$ python train_debug.py --debugFile=./debug >> gender_log_debug_1.outu
可见日志文件中变为：
user@mine:/opt/user/pytorch-gender$ cat gender_log_debug_1.out{ 'debugFile': './debug'}Epoch 0/199----------train Loss: 0.4507 Acc: 0.7919val Loss: 0.1578 Acc: 0.9420Epoch 1/199----------train Loss: 0.3201 Acc: 0.8576val Loss: 0.1069 Acc: 0.9540Epoch 2/199------------Call--> /home/mine/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py(129)__exit__() 128--> 129 def __exit__(self, *args): 130 torch.set_grad_enabled(self.prev)ipdb> > /opt/user/pytorch-gender/train_debug.py(151)train_model() 150 import ipdb;--> 151 ipdb.set_trace() 152ipdb> 如果调用l 123命令：
user@mine:/opt/user/pytorch-gender$ python train_debug.py --debugFile=./debug >> gender_log_debug_1.outul 123
可见日志文件又变为：
user@mine:/opt/user/pytorch-gender$ cat gender_log_debug_1.out{ 'debugFile': './debug'}Epoch 0/199----------train Loss: 0.4507 Acc: 0.7919val Loss: 0.1578 Acc: 0.9420Epoch 1/199----------train Loss: 0.3201 Acc: 0.8576val Loss: 0.1069 Acc: 0.9540Epoch 2/199------------Call--> /home/mine/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py(129)__exit__() 128--> 129 def __exit__(self, *args): 130 torch.set_grad_enabled(self.prev)ipdb> > /opt/user/pytorch-gender/train_debug.py(151)train_model() 150 import ipdb;--> 151 ipdb.set_trace() 152ipdb> 118 labels = labels.to(device) # 当前批次的标签输入 119 # print('input : ', inputs) 120 # print('labels : ', labels) 121 122 # 将梯度参数归0 123 optimizer.zero_grad() 124 125 # 前向计算 126 # track history if only in train 127 with torch.set_grad_enabled(phase == 'train'): 128 # 相应输入对应的输出ipdb> 所以输出和命令输入虽然不在一起，但是并不妨碍功能的实现
4）fg 命令编号：将后台命令调到前台运行
如果我想要对上面的命令进行调试，我就需要将其调到前台，然后再进行调试
user@mine:/opt/user/pytorch-gender$ fg 1python train_debug.py --debugFile=./debugtrain Loss: 0.2337 Acc: 0.9059val Loss: 0.1347 Acc: 0.9400Epoch 4/199----------train Loss: 0.2040 Acc: 0.9141val Loss: 0.0962 Acc: 0.9640Epoch 5/199----------train Loss: 0.1984 Acc: 0.9182val Loss: 0.0825 Acc: 0.9720Epoch 6/199----------train Loss: 0.1841 Acc: 0.9218val Loss: 0.1059 Acc: 0.9640Epoch 7/199----------train Loss: 0.1868 Acc: 0.9215val Loss: 0.0668 Acc: 0.9740Epoch 8/199----------train Loss: 0.1782 Acc: 0.9273val Loss: 0.0735 Acc: 0.9740Epoch 9/199----------train Loss: 0.1703 Acc: 0.9291val Loss: 0.0850 Acc: 0.9680Epoch 10/199----------train Loss: 0.1596 Acc: 0.9329val Loss: 0.1114 Acc: 0.9560Epoch 11/199------------Call--> /home/mine/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py(129)__exit__() 128--> 129 def __exit__(self, *args): 130 torch.set_grad_enabled(self.prev)ipdb>
5）nohup 命令 & ：直接将命令放在后台运行
nohup python train_debug.py --debugFile=./debug &
如果要指定返回信息写入的日志文件log.out：
nohup python train_debug.py --debugFile=./debug >> log.out &