谢谢您的付出！请教一些实际使用遇到的问题：多GPU使用问题；不同任务不同显存设置；cmd的使用问题。

[rouhao]

大佬您好，谢谢您的FlowLine，帮助很大。由于刚开始用不是很熟悉，想请教下您一下遇到的问题。我是通过mobaxterm做ssh连接，tmux窗口内启动flowline服务的，前端界面通过tunnel转发出来。

遇到的问题是

1. 启动服务后，所执行的任务列表是启动时读取的，还是实时和todo.xlsx交互获得的呢？是不是每次布置好想跑的任务并更新todo.xlsx后，需要重启一遍fline服务呢？

2. 任务构造函数。由于个人习惯，倾向于在bash脚本内写好参数定义，传参和指令，所以可以在任务构造函数中只返回cmd吗？相当于每次执行的cmd是类似"bash train_cnn_imagenet_epoch100.sh"，但这样得在任务构造函数里面写死吗，可以反过来理解为train_cnn_imagenet_epoch100.sh 这个是我想要传入的“参数”然后“传参"吗，具体该怎么改呢？另外请问def func(param_dict, gpu_id)这个函数接受的gpu_id允许是字符串吗？也就是允许在显存不够的情况下多卡执行同一个指令吗？

3. 无法通过前端创建任务。前端界面允许输入任务名称和任务指令直接创建任务，我直接把等同于任务构造函数中cmd变量对应的执行指令输入了，但发现无法成功创建，错误信息是[ERROR] Error creating task: TaskManager.create_task() missing 1 required positional argument: 'cmd'，请问这个应该如何处理呢？

4. 是否允许给不同的task增加不同的min(最小显存需求)？

谢谢！

[Dramwig]

免大佬 (

问题1：任务列表只会在启动时读取，并在有变动后覆盖，确实需要重启一遍fline服务。

问题2：任务构造函数会把保留关键字以外的参数都导出为Dict，可以在flowline/core/task.py的TaskManager找到

class TaskManager:
    """
    excel的保留关键字(属性): run_num, need_run_num, name, cmd
    """
    def __init__(self, task_dir):
        ...
        for idx, row in self.df.iloc[:].iterrows():
            config_dict = row.drop(['run_num', 'need_run_num', 'name', 'cmd']).to_dict()
            self.tasks.append(Task(idx, config_dict, row['run_num'], row['need_run_num'], row['name'], row['cmd']))
        ...

cmd目前还没启用，但是你可以设置cmd0,cmd1之类的的列来存储你所要的命令（当然你也可以直接改库代码），“参数"是宽泛的，命令也属于一种参数，这也是开放了任务构造函数的原因。你甚至可以只要一个编号参数idx，然后在任务构造函数中直接定义idx映射到命令的映射。

当前的gpu_id只会返回一个GPU的编号，对于多gpu的需求可以纳入规划。但是正如你问题4所说的一样，如果又设置不同task的最小显存需求、又设置不同个数gpu以及最小显存需求，这会导致逻辑复杂。而且不同人对于gpu优先选取的偏好不同，确实可以考虑把GPU选择函数也作为可自定义的函数，这个可以纳入规划。

问题3：前端创建任务你可以在TaskManager的125行找到，目前仅仅是一个占位函数。

    @synchronized
    def create_task(self, name, cmd):
        return True

这个可以很快的加上，但是正如上文所述，cmd关键字如何使用还在考量，所以这个也只是还在规划中。你觉得这个功能非常必要吗？

问题4：可以再增加一个关键字，配合问题2的所述的GPU选择自定义函数完成。

感谢你的反馈！

[Dramwig]

新增用户自定义 GPU 优先级排序功能，通过 user_cmp 参数传入自定义排序函数，并适配多 GPU 需求

def func(dict, gpu_id, sorted_gpu_ids):
    print(sorted_gpu_ids)
    return "CUDA_VISIBLE_DEVICES="+str(gpu_id)+" python -u test/test.py "+ " ".join([f"--{k} {v}" for k, v in dict.items()])

def cmp(info1, info2):
    if info1.free_memory > info2.free_memory:
        return -1
    elif info1.free_memory < info2.free_memory:
        return 1
    else:
        return 0

if __name__ == "__main__":
    # run_cli(func, "test/todo.csv") 
    run_cli(func, "test/todo.csv", user_cmp=cmp) # user_cmp可选