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使用Conda虚拟环境在服务器后台运行Python脚本，并检查GPU分配
在服务器开发环境中，我们需要确保Python脚本运行在指定的Conda虚拟环境中，并且确认是否正确分配了GPU资源。本文将通过一个完整的start.sh脚本，完成以下功能：
- 安装Miniconda、查询虚拟环境位置；
- 创建并激活指定的虚拟环境（如
test）；- 检查是否分配GPU给Python脚本；
- 在后台运行Python脚本。
一、安装 Miniconda
如果服务器尚未安装Conda，可以按照以下步骤安装 Miniconda；若已经安装，可跳过。
1. 下载Miniconda安装包
根据服务器的操作系统下载对应版本的Miniconda：
-
Linux（64位系统）：
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -
macOS（Intel芯片）：
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh -
macOS（Apple Silicon芯片）：
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh
2. 安装Miniconda
运行以下命令安装Miniconda：
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
安装过程中按提示操作，选择默认路径（如：/root/miniconda3）。安装完成后，运行以下命令加载Conda：
source ~/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
3. 验证安装是否成功
运行以下命令检查Conda是否安装成功：
conda --version
如果输出Conda的版本号，则说明安装成功。
二、创建Conda虚拟环境
完成Miniconda安装后，按照以下步骤创建虚拟环境：
1. 创建虚拟环境
运行以下命令创建一个名为test的虚拟环境，并安装指定的Python版本（如 3.9）：
conda create -n test python=3.9 -y
2. 激活虚拟环境
激活test虚拟环境：
conda activate test
3. 安装依赖包
在虚拟环境中安装需要的依赖包，比如numpy（若不需要，可跳过）：
conda install numpy -y
4.编写测试脚本mian.py
import time
import datetimedef main():print("Python脚本开始运行...")while True:current_time = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")print(f"当前时间: {current_time}")time.sleep(5) # 每5秒打印一次if __name__ == "__main__":main()
三、脚本内容
简易版start.sh ，包含激活环境、后台运行Python脚本，并将日志保存到output.log：
#!/bin/bash# 启用严格模式
set -e# 1. 激活Conda虚拟环境
source ~/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
conda activate test# 2. 后台运行Python脚本
nohup python main.py > output.log 2>&1 &
echo "Python脚本已经在后台运行，日志输出到output.log。"
升级版start.sh ，包含激活环境、检查GPU分配、后台运行Python脚本，检查是否已有脚本运行、保存运行日志的功能：
#!/bin/bash# 启用严格模式：遇到错误或未定义变量时立即退出脚本
set -e # 遇到错误退出
set -u # 使用未定义变量时退出# 1. 初始化Conda环境
# 确保Conda能够正常工作
conda init bash
source ~/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh# 2. 查询Conda虚拟环境列表并激活指定环境
# 检查虚拟环境是否存在
ENV_NAME="test"
if ! conda env list | grep -q "$ENV_NAME"; thenecho "虚拟环境 $ENV_NAME 不存在，请检查环境名称或创建环境！"exit 1
fi# 激活虚拟环境
conda activate $ENV_NAME
echo "已激活Conda虚拟环境：$ENV_NAME"# 3. 检查GPU是否可用
# 使用nvidia-smi检测GPU，并检查是否分配给任务
if command -v nvidia-smi &> /dev/null; thenecho "检测到GPU环境，当前GPU信息如下："nvidia-smi
elseecho "未检测到GPU，将使用CPU运行。"
fi# 4. 检查是否已有脚本实例在运行
# 假设需要运行的Python脚本名为main.py
PYTHON_SCRIPT="main.py"# 查找运行中的脚本进程
RUNNING_PID=$(pgrep -f "$PYTHON_SCRIPT" || echo "")if [ -n "$RUNNING_PID" ]; thenecho "检测到正在运行的脚本进程，PID：$RUNNING_PID，正在终止该进程..."kill -9 "$RUNNING_PID"echo "已终止进程 $RUNNING_PID。"
elseecho "未检测到正在运行的脚本，准备启动新任务。"
fi# 5. 后台运行Python脚本并检查GPU分配
# 使用nohup后台运行Python脚本，并将日志保存到output.log
nohup python "$PYTHON_SCRIPT" > output.log 2>&1 &
NEW_PID=$!
echo "Python脚本 $PYTHON_SCRIPT 已在后台运行，日志输出到output.log。"
echo "新任务PID：$NEW_PID"# 6. 等待一段时间后检查GPU使用情况
sleep 5
if command -v nvidia-smi &> /dev/null; thenecho "当前的 GPU 使用情况如下："nvidia-smi | grep python || echo "未检测到Python进程使用GPU。"
elseecho "无法检测GPU使用情况，请确认GPU配置是否正确。"
fi
四、运行脚本
完成脚本编写后，按照以下步骤运行：
1. 赋予执行权限
为脚本添加执行权限：
chmod +x start.sh
2. 启动脚本
运行脚本有两种方式：
-
方式 1：直接运行脚本：
./start.sh -
方式 2：使用
bash启动脚本：bash start.sh
两种方式效果相同，任选一种即可。
五、检查脚本运行状态
1. 查看日志
脚本运行的日志会保存在 output.log 文件中，可以通过以下命令查看：
tail -f output.log
2. 查看后台任务
通过以下命令查看正在运行的 Python 脚本：
ps -ef | grep main.py
3. 停止后台任务
如果需要手动停止后台任务，可以通过 kill 命令终止：
kill <PID>
其中 <PID> 是运行的任务进程 ID。
六、总结
通过本文，我们学习了如何从头安装 Miniconda，创建一个名为 test 的虚拟环境，并使用 start.sh 脚本在服务器后台运行 Python 脚本。脚本实现了以下功能：
- 自动激活指定的 Conda 虚拟环境；
- 检查 GPU 是否可用，并确认 GPU 分配是否正确；
- 检查是否已有任务在运行，如果有则终止；
- 后台运行 Python 脚本，并将日志保存到文件。
希望本文对你有所帮助！如果你有其他问题或建议，欢迎在评论区留言！