export?\

PATHPYTHONPATH=/workspace/mmlab/mmdetection/:/workspace/mmlab/mmsegmentation/:/workspace/mmlab/mmdeploy/:${env:PYTHONPATH} \

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0?\

DATA_ROOT_1=/mnt/data/…/ \

DATA_ROOT_2=/mnt/data/…/?\

DATA_ROOT_MASK=/…/?\

PATH_COMMON_PACKAGES_SO=…so

?

?

nohup?\

python?main.py?\

mtn.py \

--train?\

--work_dir?work_dirs/0720/?\

>?log_0720_stdout.txt?\

2>?log_0720_stderr.txt?\

&

AI解讀：

這段指令的目標是設置環境變量并運行一個 Python 腳本來啟動訓練任務，同時將日志輸出分別記錄到文件。具體解讀如下：

1. 環境變量設置:

• export PATH PYTHONPATH:

  • 將 /workspace/mmlab/mmdetection/、/workspace/mmlab/mmsegmentation/ 和 /workspace/mmlab/mmdeploy/ 添加到 PYTHONPATH 環境變量，并保留已有值 ${env:PYTHONPATH}。

• CUDA_VISIBLE_DEVICES=0:

  • 限制任務僅使用第 0 號 GPU。

• DATA_ROOT_1:

  • 指定數據路徑為 /mnt/data/…。

• DATA_ROOT_2:

  • 設置另一個低分辨率數據路徑。

• DATA_ROOT_MASK:

  • 車輛遮罩數據路徑設置為 /mnt/data/…/。

• PATH_COMMON_PACKAGES_SO:

  • 指定動態庫 .so 文件的位置。

2. 運行訓練腳本:

• nohup:

  • 確保任務在后臺運行，即使關閉終端也不會中斷。

• python main.py mtn.py:

  • 啟動 Python 腳本，并加載配置文件 mtn.py。

• --train:

  • 指定運行腳本的訓練模式。

• --work_dir work_dirs/0720/:

  • 定義訓練的工作目錄為 work_dirs/0720/。

3. 日志記錄:

• > log_0720_stdout.txt:

  • 將標準輸出內容記錄到 log_0720_stdout.txt 文件。

• 2> log_0720_stderr.txt:

  • 將標準錯誤輸出重定向到 log_0720_stderr.txt 文件。

4. 后臺運行:

• &:

  • 命令將以后臺方式運行，釋放終端繼續其他操作。

這段指令設計得很好，日志分別記錄標準輸出和錯誤，路徑清晰！🌟 希望你的訓練任務順利完成！ 💧?

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