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AWS上搭建深度學(xué)習(xí)主機(jī)(Windows版)

人工智能 深度學(xué)習(xí) 移動(dòng)開發(fā)
本文簡單介紹一下如何租賃并使用 Amazon EC2 P2 實(shí)例,通過搭載了一塊12G 顯存的 Tesla K80 顯卡,搭建深度學(xué)習(xí)主機(jī)。

本文簡單介紹一下如何租賃并使用 Amazon EC2 P2 實(shí)例:

p2.xlarge 搭載了一塊12G 顯存的 Tesla K80 顯卡。上圖中的價(jià)格是Linux操作系統(tǒng)上的價(jià)格,Windows上會(huì)稍貴一點(diǎn),p2.xlarge 價(jià)格是 $1.084 每小時(shí),這也是我選擇的實(shí)例。不過為了降低費(fèi)用,我選擇的是競價(jià)實(shí)例。這樣一來價(jià)格可以低至 $0.2746(可能會(huì)有所波動(dòng))。

下面介紹具體流程:

1. 注冊(cè)賬號(hào)

首先要在AWS上注冊(cè)一個(gè)賬號(hào),并且需要綁定一張可以支付美元的 Visa 或 Mastercard 信用卡。注冊(cè)好之后需要請(qǐng)求提高限制,填寫區(qū)域的時(shí)候填弗吉尼亞北部或者俄勒岡,然后在 New limit value 一欄里填1,填好后 submit 一下就行了。然后就是等候通過,我當(dāng)時(shí)等了大概2個(gè)小時(shí)。

2. 開啟實(shí)例

打開 EC2 控制面板,如下:

然后選擇左側(cè)欄的競價(jià)請(qǐng)求(如果你點(diǎn)擊"啟動(dòng)實(shí)例"的藍(lán)色按鈕,你將進(jìn)行正常的實(shí)例開啟進(jìn)去之后選擇操作系統(tǒng),然后一路進(jìn)行下去就行,過程中需要?jiǎng)?chuàng)建并下載秘鑰對(duì)),進(jìn)去之后,點(diǎn)擊"請(qǐng)求競價(jià)實(shí)例"的藍(lán)色按鈕。然后開始填寫,其中AMI選擇你想要的(選擇Windows系統(tǒng)時(shí)一定要帶有桌面?。?,其他按如下填寫就行:

然后進(jìn)入下一頁,EBS 卷大小選大一點(diǎn),比如500G,如果你選的 Windows 系統(tǒng)那就是 C 盤的大小。你也可以再添加其他卷(盤)。接下來 "密鑰對(duì)名稱" 那一欄,沒有的話就創(chuàng)建一下,然后下載保存好,后面會(huì)用到。"安全組" 一欄可以 default 或者創(chuàng)建一個(gè)。 "有效時(shí)間" 自己決定就好,反正中途可以自行結(jié)束。然后點(diǎn)擊審核按鈕,然后點(diǎn)擊啟動(dòng)。然后你會(huì)看到如下頁面:

看到狀態(tài)激活后,點(diǎn)擊紅框框里的東西,然后你會(huì)看到如下頁面(剛開始會(huì)進(jìn)行2輪狀態(tài)檢查,全部通過后就是下面這張圖):

一旦狀態(tài)檢查通過后,便開始計(jì)費(fèi)了(不足一小時(shí)按一小時(shí)計(jì)費(fèi))。下面就可以進(jìn)行遠(yuǎn)程桌面連接了。

Note: 競價(jià)實(shí)例雖然便宜,但是一旦開啟后不能停止,只能終止,一旦終止所有的在遠(yuǎn)程系統(tǒng)上的配置、數(shù)據(jù)都將清空,你只能重新開啟一次競價(jià)請(qǐng)求。在開啟實(shí)例之前,如果你有無法從網(wǎng)上直接下載的數(shù)據(jù),那么一定要在開啟實(shí)例之前把所有數(shù)據(jù)傳到網(wǎng)上(如 Google drive 或者 Dropbox 或者百度盤),然后在服務(wù)器上下載這些數(shù)據(jù),以節(jié)省開支。

3. 遠(yuǎn)程桌面連接

點(diǎn)擊上面那張圖里的 "連接" 按鈕,然后下載遠(yuǎn)程桌面連接程序,順便獲取一下登陸密碼,這時(shí)就需要用到之前下載的秘鑰對(duì)。運(yùn)行遠(yuǎn)程桌面連接程序,選擇Administrator,然后輸入密碼。連接成功后,你就可以遠(yuǎn)程控制服務(wù)器了(桌面上的 Chrome,NV 和 Pycharm 都是我后裝的):

4. 深度學(xué)習(xí)環(huán)境配置(Windows 10)

由于我的主機(jī)是 Windows 10 系統(tǒng),所以我就介紹一下 Windows 10 下 GPU版的 Tensorflow + keras 的安裝。

Step 1: 安裝 Python 3.5.2

Step 2: 安裝 Visual Studio 2015 (C++ 部分就行)

Step 3: 安裝 CUDA Toolkit 8.0(假設(shè)安裝路徑為: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0)

Step 4: 下載庫 cuDNN v5.1,然后將里面的三個(gè)文件夾復(fù)制到上一步的路徑里,如下:

Step 5: 環(huán)境變量,確保如下就行:

Step 5: 安裝 Anaconda,然后如下:

創(chuàng)建 conda 環(huán)境,命令行里輸入: conda create -n tensorflow-gpu python=3.5.2

激活環(huán)境:activate tensorflow-gpu

安裝 Tensorflow:pip install tensorflow-gpu

安裝 Keras:pip install keras

Step 6: 安裝 Python IDE,如 Pycharm。

責(zé)任編輯:林師授 來源: 簡書
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