在使用 AutoDL、Linux 服务器或者远程 GPU 训练模型时，很多新手都会遇到一个问题：

关闭网页、断开 SSH、VSCode 掉线之后，训练直接中断。

这时候，tmux 就是最实用的工具之一。

它可以让训练任务在后台持续运行，即使你退出终端、关闭浏览器，模型依然会继续训练。

这篇文章会带你从 0 开始掌握 tmux 的核心使用方法。

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一、什么是 tmux？

tmux 是 Linux 下的一个终端会话管理工具。

简单理解：

• 普通终端关闭 → 程序停止
• tmux 会话关闭 → 程序继续运行

因此，它特别适合：

• 深度学习训练
• AutoDL 云服务器
• SSH 远程开发
• 长时间运行任务

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二、安装 tmux

如果你的服务器提示：

tmux: command not found

说明系统还没安装 tmux。

先执行：

apt update
apt install -y tmux

安装完成后检查版本：

tmux -V

如果输出类似：

tmux 3.2a

说明安装成功。

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三、创建 tmux 会话

进入你的项目目录：

cd ~/autodl-tmp/Pytorch-UNet-master

创建一个名为 train 的 tmux 会话：

tmux new -s train

进入之后，你会发现终端底部多出一条状态栏。

这说明你已经进入 tmux 环境。

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四、在 tmux 中启动训练

普通训练命令：

python train.py \
    --epochs 120 \
    --batch-size 16 \
    --lr 1e-4 \
    --num-workers 8 \
    --no-wandb

如果你要训练增强版 SwinIR-Denoise-UNet：

python train.py \
    --epochs 120 \
    --batch-size 12 \
    --lr 1e-4 \
    --num-workers 8 \
    --swinir-depths 0,0,1,1,2 \
    --no-wandb

这里建议新手先关闭 wandb：

--no-wandb

否则可能会出现：

• 登录问题
• 网络连接问题
• 训练卡住
• wandb 初始化失败

后续熟悉流程后再开启即可。

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五、退出 tmux，但不中断训练（重点）

这是 tmux 最核心的功能。

按下：

Ctrl + B

松开后，再按：

D

你会看到类似：

[detached from train]

这表示：

• 你已经退出 tmux
• 但训练仍在后台运行

此时即使：

• 关闭网页
• 断开 SSH
• VSCode 掉线

训练也不会停止。

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六、重新连接训练会话

查看当前所有 tmux 会话：

tmux ls

例如：

train: 1 windows

重新进入训练窗口：

tmux attach -t train

简写：

tmux a -t train

进入后，你会重新看到训练日志。

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七、结束 tmux 会话

很多新手第一次用 tmux 时都会发现：

我已经退出终端了，但训练还在跑，该怎么停掉？

这里分几种情况。

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方法 1：在 tmux 内直接停止（推荐）

重新进入训练窗口：

tmux attach -t train

然后按：

Ctrl + C

这会中断当前正在运行的训练程序。

你会看到类似

KeyboardInterrupt

说明训练已经停止。

这是最标准、最安全的停止方式。

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方法 2：直接关闭 tmux 会话

如果你不想重新进入训练窗口，也可以直接杀掉整个 tmux 会话：

tmux kill-session -t train

这会：

• 结束 tmux
• 停止里面所有程序
• 包括训练任务

适合：

• 训练卡死
• 不想保留当前会话
• 后台程序太多

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方法 3：强制结束 Python 训练进程（进阶）

先查看 Python 进程：

ps -ef | grep train.py

例如：

root      12345  1  99  python train.py

其中：

12345

就是进程 PID。

强制结束：

kill -9 12345

这样可以直接杀掉训练进程。

适用于：

• tmux 卡死
• 无法 attach
• GPU 被异常占用
• 程序失控

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查看 GPU 是否还在运行

停止训练后，可以检查 GPU：

nvidia-smi

如果训练已经结束：

• GPU 占用会下降
• Python 进程会消失

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推荐的新手停止流程

最推荐的方法：

tmux attach -t train

然后：

Ctrl + C

最后：

exit

这是最规范的结束方式。

训练完成后，可以直接在 tmux 中输入：

exit

或者在外部终端强制关闭：

tmux kill-session -t train

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八、tmux 常用命令速查

会话管理

tmux new -s train          # 创建 train 会话
tmux ls                    # 查看所有会话
tmux attach -t train       # 进入 train 会话
tmux a -t train            # attach 简写
tmux kill-session -t train # 删除会话

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tmux 内部快捷键

先按：

Ctrl + B

再按对应按键。

后台运行（最重要）

Ctrl + B，然后 D

退出但不中断程序。

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新建窗口

Ctrl + B，然后 C

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切换窗口

Ctrl + B，然后 N

下一个窗口。

Ctrl + B，然后 P

上一个窗口。

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分屏操作

左右分屏：

Ctrl + B，然后 %

上下分屏：

Ctrl + B，然后 "

关闭当前分屏：

Ctrl + B，然后 X

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九、推荐的 AutoDL 实际训练流程

这是我个人最推荐的新手训练流程。

进入项目：

cd ~/autodl-tmp/Pytorch-UNet-master

创建 tmux：

tmux new -s train

启动训练：

python train.py \
    --epochs 120 \
    --batch-size 16 \
    --lr 1e-4 \
    --num-workers 8 \
    --no-wandb

后台挂起：

Ctrl + B
D

之后：

• 可以关闭网页
• 可以断开 VSCode
• 可以退出 SSH

训练依然会继续。

想查看训练状态时：

tmux attach -t train

即可重新进入。

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十、为什么深度学习训练一定要学 tmux？

因为服务器环境并不稳定：

• VSCode 会断连
• SSH 会超时
• 浏览器会关闭
• AutoDL 页面会刷新

如果不用 tmux：

一断连，训练直接白跑。

而 tmux 几乎是：

• Linux 服务器
• AutoDL
• 深度学习训练
• AI 项目复现

的“必修技能”。

很多人第一次真正理解服务器后台训练，就是从 tmux 开始的。

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总结

tmux 的核心其实只有一句话：

“退出终端，但不退出程序。”

只要掌握：

tmux new -s train

和：

Ctrl + B
D

你就已经超过很多刚接触 Linux 服务器的新手了。