SLURM批处理脚本不'；t执行Python脚本，不返回任何错误消息，并且不执行'；不要停止跑步

在SLURM集群中，我提交了一个调用python脚本的shell脚本（下面可以找到这两个脚本。当shell脚本执行它时，直到调用python脚本为止，但什么也没有发生：没有输出，没有错误消息，SLURM作业一直在运行

我假设python脚本的全部内容都不相关（但我还是包含了它以供完成）。出于调试目的，我在最开始插入了

打印（“脚本已启动”）

行，以查看它是否运行，但它没有运行。我在输出中看到的最后一件事是

移动到目录

在此之前，我尝试调用一个

test.py

脚本，该脚本包含

print（“test”）

，并正常执行

python脚本无法启动的原因可能是什么？如何修复它

编辑：根据用户jakub的建议，将

打印（“脚本启动”）

更改为

打印（“脚本启动”，flush=True）

已成功打印。再加上几个这样的语句表明脚本实际上运行得非常好，只是没有输出任何内容。在for循环中包含不断执行的同一语句也会使以前丢失的所有

print（）

语句都被打印出来

然后问题就变成了：为什么这里的

print（）

语句需要在这个脚本中有

flush=True

，而在其他脚本中没有

Shell脚本：

！/bin/bash
#SBATCH——邮件用户=lukas。baehler@pathology.unibe.ch
#SBATCH--邮件类型=结束，失败
#SBATCH—输出=输出ncl
#SBATCH--error=err ncl
#SBATCH--作业名称=“面罩RCNN nucleus培训和检测”
#SBATCH--时间=24:00:00
#SBATCH--partition=gpu
#SBATCH--每个cpu的内存=64G
#SBATCH--gres=gpu:gtx1080ti:1
#SBATCH--约束=rtx2080
康达初始化bash
source~/.bashrc
康达激活核
cd-MRCNN/samples/nucleus
echo“移动到目录”
python nucleus-pipeline2.py splitTMA
回声“分割TMA”

Python脚本：

打印（“脚本已启动”）
如果uuuu name uuuuuu='\uuuuuuu main\uuuuuuu'：
导入argparse
导入操作系统
#由于argparse部分已向上移动，因此在脚本中从后面复制
#需要作为--logs中的默认值。
ROOT_DIR=os.path.abspath（“../”）
默认的\u LOGS\u DIR=os.path.join（ROOT\u DIR，“LOGS”）
#解析命令行参数
parser=argparse.ArgumentParser(
description='Mask R-CNN用于核计数和分割'）
parser.add_参数（“command”，
metavar=“”，
help=“'splitTMA'、'splitSpot'、'structure'、'train'或'detect'”）
parser.add_参数（'--dataset'，required=False，
metavar=“/path/to/dataset/”，
help='dataset的根目录'）
parser.add_参数（'--weights'，required=False，
metavar=“/path/to/weights.h5”，
help=“weights.h5文件或“coco”的路径”
parser.add_参数（'--logs'，required=False，
默认值=默认值\u日志\u目录，
metavar=“/path/to/logs/”，
help='Logs and checkpoints目录（默认值=Logs/）'）
parser.add_参数（'--subset'，required=False，
metavar=“数据集子目录”，
help=“要运行预测的数据集子集”）
#自己的论点
parser.add_参数（“--input”，required=False，
metavar=“path/to/input/folder”，
help=“可选指定输入目录。应仅与splitTMA、splitSpot和structure一起使用。”）
parser.add_参数（“--output”，required=False，
metavar=“path/to/output/folder”，
help=“可选指定输出目录。应仅与splitTMA、splitSpot和structure一起使用。”）
args=parser.parse_args（）
在[“列车”、“检测”、“拆分TMA”、“拆分点”、“结构”]、“必须设置命令”中断言args.command
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#斯普利特玛
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#这个的原始脚本是tma-spot.py
#将TMA拆分为其斑点的图像。
如果args.command==“splitTMA”：
导入操作系统
进口cv2
将numpy作为np导入
从openslide导入OpenU幻灯片
从matplotlib导入pyplot作为plt
###################
#配置
#定义点识别的分辨率级别
级别=7#默认为7
#定义用于新图像的分辨率级别
newLevel=0#默认值为0（最高分辨率）
#以像素为单位定义光斑大小（如果更改了newLevel，则必须更改）
SpotSize=3072#默认值3500
##Shift值用于对齐两张幻灯片。
#shiftX=445-10
#shiftY=-64+10
打印（“使用以下参数：\nlevel={}\nnewLevel={}\nSpotSize={}”。格式（level，newLevel，SpotSize））
###################
#NUCLEUS_DIR=“MRCNN/samples/NUCLEUS”
NUCLEUS_DIR=os.path.abspath（“”）
os.chdir（NUCLEUS\u DIR）
如果args.input：
INPUT_DIR=args.INPUT
其他：
INPUT_DIR=“幻灯片”
打印（“使用“{}”作为输入文件夹。”.format（input_DIR））
如果args.output：
OUTPUT_DIR=args.OUTPUT
其他：
输出\u DIR=“点”
打印（“使用“{}”作为输出文件夹。”.format（输出目录））
#mrxs_filenames=[如果文件名[-5::][=”.mrxs“]，则为os.listdir（“幻灯片”）中文件名的文件名]
mrxs_filenames=[如果文件名[-5::][=”.mrxs“]，则os.listdir（输入_DIR）中文件名的文件名]
打印（“\n查找{}MIRAX文件。”.format（len（mrxs_文件名）））
#瞧