如何监控正在运行的屏幕会话并在最后一个会话结束后开始新会话？答案

【问题标题】：How to monitor running screen session and start a new session once last one ended?如何监控正在运行的屏幕会话并在最后一个会话结束后开始新会话？
【发布时间】：2019-11-12 22:32:55
【问题描述】：

为了运行我的神经网络训练，我使用以下脚本启动不同的训练配置：

NNtrain.sh

#!/bin/bash
echo "Start 1st screen"
screen -dmS NN48001 bash -c '../NNrun.sh NN48001 hyperparam_48_001.json 0 0.5'
echo "Start 2nd screen"
screen -dmS NN480001 bash -c '../NNrun.sh NN480001 hyperparam_48_0001.json 0 0.5'
echo "Start 3rd screen"
screen -dmS NN4800001 bash -c '../NNrun.sh NN4800001 hyperparam_48_00001.json 1 0.5'
echo "Start 4th screen"
screen -dmS NN48000001 bash -c '../NNrun.sh NN48000001 hyperparam_48_000001.json 2 0.5'

NNrun.sh

#!/bin/bash
if [ -f "/opt/anaconda/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
    . "/opt/anaconda/etc/profile.d/conda.sh"
    CONDA_CHANGEPS1=false conda activate PyTorchNN
    echo "Activated conda env"
fi
echo $1
python main_broad_FEA.py --hyperparam-json $2 --GPU $3 --varstop $4

现在，我的机器中有 3 个 GPU，并且想批量训练更多网络，即在最后一个训练结束后开始下一次训练。因此，我想监控哪些屏幕会话已关闭（即返回），然后使用刚刚运行的屏幕会话使用的 GPU 启动一个新的屏幕会话。

如何检查我的屏幕会话是否以及哪些会话返回，以便我可以使用 bash 脚本启动下一个会话？

（注意：如果在 bash 脚本中执行此操作不必要地更复杂，那么请随时提出合适的替代方案。）

【问题讨论】：

你为什么要使用screen？脚本是否需要任何手动输入？这看起来像你想使用 xargs -P4 或 GNUs parallel
@KamilCuk 谢谢你的回答。我对这两者中的任何一个都没有经验，因此没有想过这样做。我会调查的。
@KamilCuk 问题：有没有办法让我连接到各个并行会话并监控进度？由于我正在训练神经网络，每个线程都是计算密集型的，并且可能运行 30 分钟到数天不等，因此希望能够在训练期间检查中间输出，并在出现问题时中止训练，无需中止所有训练。
在这种情况下，我说要使用screen。你需要分别对每项工作做一些事情，所以就是这样。但是您必须自己编写脚本，编写所有逻辑以“检查哪个进程返回，以便您可以启动下一个进程”。如果需要几天时间，我宁愿创建一个插入式 systemd 服务文件，以便我可以轻松管理（停止/重新启动）它，并且 journald 负责日志记录。我想象你也可以在 systemd 中添加插件服务的依赖项，想知道这是否可以一次性创建整个流程树。

标签： linux bash shell gnu-screen

【解决方案1】：

#!/bin/bash

doit() {
    if [ -f "/opt/anaconda/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
      . "/opt/anaconda/etc/profile.d/conda.sh"
      CONDA_CHANGEPS1=false conda activate PyTorchNN
      echo "Activated conda env"
    fi
    echo $1
    python main_broad_FEA.py --hyperparam-json $2 --GPU $3 --varstop $4
}
export -f doit

parallel -j 3 {1} {2} {%} {3} ::: a r g 1 ::: a r g 2 ::: a r g 4

解释：

“-j 3”定义作业槽数
“{1}”被“arg1”中的相应元素替换 - 同样适用于 {2} 和 {3}
{%} 是作业槽号。我们使用它来确定在哪个 GPU 上运行。（参见https://doi.org/10.5281/zenodo.1146014 第 30 页）
":::" 后跟参数列表（每个作业一个）

如果您想实时监控正在运行的作业，可以使用tmux：

parallel --tmux -j 3 {1} {2} {%} {3} ::: a r g 1 ::: a r g 2 ::: a r g 4

【讨论】：

嗨@Ole Tange，我很荣幸你回答这个问题。您能否简要说明最后一行发生了什么？
@avgJoe 请花 15 分钟阅读第 2 章：doi.org/10.5281/zenodo.1146014，然后详细说明您不理解该行的哪些部分。
我试图添加澄清，如果我误解了什么，请纠正我。但是，这如何处理 GPU 上的负载平衡？它是如何调用 doit() 函数的？鉴于我有一个要处理的任务队列，并且只需在最后释放的 GPU 上启动一个新任务，该命令如何确保发生这种情况？

【解决方案2】：

当我在上面提出我的问题时，我的问题过于复杂了。

我最后使用的解决方案是将touch "$3.GPUFREE" 添加到我的 NNrun.sh 脚本的末尾。这会在 NNrun.sh 脚本终止时创建一个空文件“.GPUFREE”。最后，我运行一个循环，检查是否从我的 NNtrain.sh 创建了“.GPUFREE”文件，从而知道哪个 GPU 被释放。然后脚本就删除了该文件并在该 GPU 上开始下一个作业。

【讨论】：