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百度云深度学习不能保存镜像,但胜在价格便宜。

相对来说腾讯云最便宜的 14¥ ,阿里云最低 9¥ (且需要最低余额 100¥),AWS p2.xlarge 最低大概 6-7¥,需要申请实例限制和国外信用卡,但是胜在有很多配好环境的实例。

百度云深度学习每次都要配置环境,而我需要使用 pytorch,为了简化步骤,特此记录。

简介

  • 最低余额 20 元
  • tensorflow 1.2.0
  • GPU 计算K1型( CPU: 6核、 GPU:1 Nvidia K40、 内存: 40GB、 硬盘: 200GB )
  • GPU Total memory: 11.17GiB
  • ¥5.16/小时

环境

  • Ubuntu 14.04.5 LTS
  • CUDA Version 8.0.61
  • Python 3.4.3/Python 2.7.6

不幸的是,pytorch 只支持 Python 2.7/3.5/3.6,所以需要安装 >3.5 的版本,我安装 mini conda 配置 python 3.6:

wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
sudo sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
source ~/.bashrc
python -V
Python 3.6.5 :: Anaconda, Inc.
pip -V
pip 10.0.1 from /root/miniconda3/lib/python3.6/site-packages/pip (python 3.6)

之后就是使用 rsync 来同步文件,如果数据比较大,可以使用百度的 BOS,推荐 rsync教程

最后安装依赖。

使用tensorboard可视化

### 服务器启动tensorboard:
tensorboard --logdir runs
ssh -L 16006:127.0.0.1:6006 account@ip

本地访问 http://127.0.0.1:16006/ 查看。

Python 3.4.3预装的Package

  • pip3 list
Package                 Version
----------------------- ----------------
backports.weakref       1.0rc1
bleach                  1.5.0
chardet                 2.2.1
colorama                0.2.5
command-not-found       0.3
defer                   1.0.6
html5lib                0.9999999
Keras                   2.0.4
language-selector       0.1
Markdown                2.2.0
numpy                   1.13.0
pandas                  0.20.2
pip                     9.0.1
protobuf                3.3.0
pycurl                  7.19.3
pygobject               3.12.0
python-apt              0.9.3.5ubuntu2
python-dateutil         2.6.0
pytz                    2017.2
pyxdg                   0.25
PyYAML                  3.12
requests                2.2.1
scikit-learn            0.18.1
scipy                   0.19.0
screen-resolution-extra 0.0.0
setuptools              36.0.1
six                     1.10.0
tensorflow-gpu          1.2.0
Theano                  0.9.0
ufw                     0.34-rc-0ubuntu2
unattended-upgrades     0.1
urllib3                 1.7.1
Werkzeug                0.12.2
wheel                   0.29.0
xkit                    0.0.0