在机器学习和深度学习中，训练模型时经常需要使用GPU来加速计算。本文将介绍如何使用nohup命令和CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量在后台运行Python脚本，并指定使用特定的GPU进行训练。

1. 在单个GPU上训练模型

如果你只有一个GPU，或者只需要在一个GPU上运行一个程序，可以按照以下步骤进行操作：

1.1 使用nohup命令运行Python脚本

nohup命令可以在用户退出会话后继续运行指定的命令。以下命令将Python脚本放到后台运行，并将输出重定向到nohup.out文件：

nohup python xxx.py &

1.2 查看运行中的进程

使用ps命令和grep可以查看当前运行的Python进程：

ps -ef | grep python

1.3 查看输出日志

使用tail命令可以查看输出日志的内容：

tail -f nohup.out

2. 在多个GPU上训练模型

如果你有多块GPU，并希望在不同的GPU上同时运行多个程序，可以使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定使用哪个GPU。

2.1 启动第一个程序，指定使用第0号GPU

以下命令将第一个Python脚本放到后台运行，并将输出重定向到output1.log文件中：

nohup bash -c "CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python xxx.py" > output1.log 2>&1 &

2.2 启动第二个程序，指定使用第1号GPU

以下命令将第二个Python脚本放到后台运行，并将输出重定向到output2.log文件中：

nohup bash -c "CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python xxx.py" > output2.log 2>&1 &

2.3 查看运行中的进程

同样，使用ps命令和grep可以查看当前运行的Python进程：

ps -ef | grep python

2.4 查看输出日志

使用tail命令分别查看两个程序的输出日志：

tail -f output1.log
tail -f output2.log

3. 总结

通过使用nohup命令和CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，可以方便地在后台运行Python脚本，并指定使用特定的GPU进行训练。这样可以提高模型训练的效率，同时避免因会话断开而导致的训练中断。希望本文能对你在使用GPU训练机器学习模型时有所帮助。

# 结束进程！
kill -9 ID