进程完成后运行 bash 命令

Question

我有两个使用 GPU 和训练 ML 模型的脚本。我想在睡觉前启动它们，这样它们就可以在晚上工作，我希望在早上看到一些结果。

但是由于 GPU 内存有限，我想串行而不是并行运行它们。

我可以做到python train_v1.py && python train_v2.py；但假设我开始训练train_v1. 同时，由于训练时间较长，我开始并完成了第二个脚本的实现train_v2.py，我想在python train_v1.py完成时自动运行它。

我怎样才能做到这一点？谢谢你。

Answer 1

这是一种方法，它不涉及循环和检查另一个进程是否还活着，或者train_v1.py以与您通常所做的不同的方式调用：

$ python train_v1.py
^Z
[1]+  Stopped                 python train_v1.py
$ % && python train_v2.py

该^Z是我按下Ctrl+ Z，而正在运行的进程睡眠train_v1.py通过发送一个SIGTSTP信号。然后，我告诉 shell 用 唤醒它%，使用它作为我可以&& python train_v2.py在最后添加的命令。这使得它的行为就像你python train_v1.py && python train_v2.py从一开始就做的一样。

取而代之的是%，您还可以使用fg. 这是同一件事。如果您想了解有关 shell 的这些类型功能的更多信息，可以在bash 联机帮助页的“作业控制”部分中阅读有关它们的信息。

编辑：如何继续添加到队列

正如 jamesdlin 在评论中指出的那样，如果您尝试train_v3.py在 v2 启动之前继续添加模式，您会发现您不能：

$ % && python train_v2.py
^Z
[1]+  Stopped                 python train_v1.py

只会train_v1.py因为train_v2.py尚未开始而停止，并且您无法停止/暂停/睡眠甚至尚未开始的东西。

$ % && python train_v3.py

将导致相同

python train_v1.py && python train_v3.py

因为%对应于最后一个挂起的进程。与其尝试这样添加v3，不如使用历史记录：

$ !! && python train_v3.py
% && python train_v2.py && python train_v3.py

可以像上面那样进行历史扩展，或者使用键绑定（如 up）调用最后一个命令并将 v3 添加到最后。

$ % && python train_v2.py && python train_v3.py

这是可以重复的东西，以向管道添加更多内容。

$ !! && python train_v3.py
% && python train_v2.py && python train_v3.py
^Z
[1]+  Stopped                 python train_v1.py
$ !! && python train_v4.py
% && python train_v2.py && python train_v3.py && python train_v4.py

Answer 2

如果您已经开始python train_v1.py，您可能会使用pgrep轮询该进程直到它消失，然后运行您的第二个 Python 脚本：

while pgrep -u "$USER" -fx 'python train_v1.py' >/dev/null
do
    # sleep for a minute
    sleep 60
done
python train_v2.py

通过使用-fand-x匹配用于启动第一个 Python 脚本的确切命令行。在某些系统上，pgrep实现一个-q选项，使其安静（就像grep -q），这意味着/dev/null不需要重定向到。

该-u选项将匹配限制为您正在运行的命令（而不是同一系统上的朋友或其他人）。

如果你还没有开始第一个脚本：

正如评论中提到的，您可以在第一个脚本之后直接启动第二个脚本。第二个脚本不存在或尚未准备好运行的事实并不重要（只要它准备好在第一个脚本完成时运行）：

python train_v1.py; python train_v2.py

无论第一个脚本的退出状态如何，这样做都会启动第二个脚本。使用&&而不是;，正如您在问题中所示，也可以工作，但需要第一个脚本成功完成才能启动第二个脚本。

Answer 3

您可以启动第一个脚本

python train_v1.py; touch finished

然后简单地创建一个循环，定期检查是否finished存在：

while [ ! -f finished ] ; do     
    sleep 5
done
python train_v2.py
rm finished