AWS的GPU服務器TensorFlow編程指南

對于我們這些窮窮的小白，對機器學習充滿著熱情，卻買不起最基礎的gpu顯卡

還好在aws（亞馬遜）上可以以比較便宜的價格租到。

比如p2.xlarge這款，12g的gpu，足以夠一般的神經(jīng)網(wǎng)絡訓練使用

租金最高也只需要0.9美元一小時。

可以按時收費

但是服務器的使用對于我們這些小白來說還是有一定的門檻

我自己也是鉆研了兩天才摸到了門道

本文詳細解說如何使用aws上的gpu進行神經(jīng)網(wǎng)絡訓練，希望能讓無法接觸到高級的顯卡，卻也勇于進入神經(jīng)網(wǎng)絡的世界探個究竟的求知者能夠有機會感受到性能最好的gpu

本文分為下面?zhèn)€部分

一、如何在aws上租到服務器

二、如果使用windows本機連上服務器，并使用jupyter notebook編譯python代碼

三、如何從本機向服務器上傳或者下載數(shù)據(jù)文件

看官們可以根據(jù)自己的需求與了解在三個部分跳轉(zhuǎn)：

一、如何在aws上租到服務器

這個部分準備給非常白的小白：

1.1、百度aws，選擇第一個：

1.2、注冊賬戶并登陸，選擇EC2服務

1.3、進入控制臺之后，點啟動實例（實例在這里就是服務器的意思）

1.4、選擇Deep Learning AMI(Ubuntu)Version 10.0

之所以選擇這個是因為這個已經(jīng)裝好了大多數(shù)機器學習需要的環(huán)境，不用再費心力啦

1.5、在眾多gpu服務器中選擇一個

大家根據(jù)自己的錢袋子選擇即可，我在這里選擇的是p2.xlarge

選擇完之后點擊下一步

1.6、主要配置

接下來幾步配置基本上只需要直接點下一步就可，這里標記出需要改動的步驟：

步驟3：選擇請求競價型實例

步驟6：選擇添加規(guī)則，這里要添加2個規(guī)則，添加完如下圖：

https用于瀏覽器訪問jupyter notebook

自定義TCP為jupyter的端口

1.7、配置密匙對，需要保管好自己的密匙文件

1.8、申請完畢

1.9、用完記得終止

sum：你已經(jīng)擁有了美國一臺gpu服務器，滿滿的成就感哈

二、如何連接到服務器，并使用服務器的jupyter notebook

如果可以使用服務器的jupyter notebook，那完全可以擁有和本地編程相同的體驗！

網(wǎng)上有許多配置jupyter notebook的方法，但都是不夠詳細，也讓我傷透了心。

連接服務器使用的是ssh方法，官方推薦的是使用putty這款小神器

2.1、下載putty

可以直接在aws網(wǎng)上下載

2.2、使用PuTTYGEN把1.7步驟中的gem文件轉(zhuǎn)為ppk文件

2.3、打開PuTTY

(1)Host Name:ubuntu 公有DNS

公有DNS可以在步驟1.8下面可以找到

(2)在左側(cè)菜單Connection->SSH->Auth導入2.2轉(zhuǎn)好的ppk文件

做好上面兩個小步驟以后，就可以點擊open了。

此時，你已經(jīng)連接到了aws的ubuntu服務器啦

2.4、激活環(huán)境

輸入：source activate tensorflow_p27回車

2.5、配置環(huán)境

由于我的程序中需要用到skitlearn，所以：

輸入：pip install-U scikit_learn回車

需要其它的包可以使用相同的方法

2.6、在服務器端打開jupyter notebook

輸入：jupyter notebook回車

這個當然就是服務端jupyter notebook的地址

2.7、配置tunnel

左上角右鍵點擊changing setting

connection->ssh->tunnels

source port：填寫8888

Destination：填寫127.0.0.1:8888

點擊add再點擊apply端口映射就完成啦！

2.8、打開jupyter notebook

復制2.7下圖中的瀏覽器網(wǎng)址，將localhost改為2.7中127.0.0.1，成功連上了服務端的jupyter notebook！

三、如何從本機向服務器上傳或者下載數(shù)據(jù)文件

這里我們要介紹另一款神器WinSCP

當然你可以使用putty進行傳輸文件，但那會麻煩的多，而且不易于記憶

WinSCP的界面是這樣的

左邊是我們的本機磁盤右邊是我們可用的服務器磁盤

點擊文件，進行上傳或下載操作即可

3.1、下載并安裝WinSCP

3.2、登錄WinSCP

主機名：公有DNS

用戶名：ubuntu

密碼：1.7中的密匙對文件

登錄以后你就可以盡情的上傳文件啦

總結：完成上面三個步驟后，你將可以在遠在美國的服務器像自己家里的電腦一樣編譯程序。

效果：相同一段神經(jīng)網(wǎng)絡代碼

i5處理器8小時

p2.xlarge 20分鐘

這還是最low的一個gpu處理器，至于別的gpu效果如何，不妨試試~

作者：李嘉豪