从零开始设置用于深度学习的AWS服务器

Posted SongHaoran

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了从零开始设置用于深度学习的AWS服务器相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

自己的电脑显卡实在不给力,打算使用AWS的带GPU服务器进行云端计算。

首先到

https://amazonaws-china.com/

右上角点击sign up注册账号,这里注意需要信用卡认证。

注册成功后需要申请GPU服务器,到

aws.amazon.com/contact-us/ec2-request

选择service limit increase,地区,之后选择服务器类型,在这里我们推荐p2.xlarge,价格适中。

之后选择limit value设置为1.

提交后等待1-2天即可通过。

 

服务器申请成功后,我们使用anaconda安装使用环境。假设你已经安装好anaconda,

create -n deepLearning python=2.7

使用此命令即可生成对应版本的anaconda使用环境。

之后打开新的terminal, 输入以下命令即可安装AWS的命令行工具。

pip install awscli

接下来需要申请登录服务端的密码。

进入

https://console.aws.amazon.com/iam/

选择左端Users,

选择Add users

输入用户名,在Access type中选择第一项:

Programmatic access
Enables an access key ID and secret access key for the AWS API, CLI, SDK, and other development tools. 

点击Next

选择第三项Attach existing policies directly,选择第一项 AdministratorAcess,点击Next, 点击create user

注意:选择download.csv 并保存到安全的地方,我们需要里面的秘钥进行命令行登录。

到这里我们有了所需的秘钥即可在命令行进行登录。

在命令行输入

aws configure

分别输入

AWS Access Key ID : AKIAJNQ×××××××××
AWS Secret Access Key : gVfhfLr7JAo××××××××××××××××××

即可进行自动配置。

 

以上是关于从零开始设置用于深度学习的AWS服务器的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

三维几何学习从零开始网格上的深度学习-2:卷积网络CNN篇(Pytorch)

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对比学习:《深度学习之Pytorch》《PyTorch深度学习实战》+代码

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