AWS的GPU服務(wù)器TensorFlow編程指南,如何確定tensorflow有g(shù)pu-ESG跨境

AWS的GPU服務(wù)器TensorFlow編程指南,如何確定tensorflow有g(shù)pu

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2022-07-05
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AWS的GPU服務(wù)器TensorFlow編程指南,如何確定tensorflow有g(shù)puAWS的GPU服務(wù)器TensorFlow編程指南對于我們這些窮窮的小白,對機(jī)器學(xué)習(xí)充滿著熱情,卻買不起最基礎(chǔ)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(luò)......

AWS的GPU服務(wù)器TensorFlow編程指南,如何確定tensorflow有g(shù)pu




AWS的GPU服務(wù)器TensorFlow編程指南

對于我們這些窮窮的小白,對機(jī)器學(xué)習(xí)充滿著熱情,卻買不起最基礎(chǔ)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(luò)訓(xùn)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(wù)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(xì)解說如何使用aws上的gpu進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,希望能讓無法接觸到高級的顯卡,卻也勇于進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的世界探個究竟的求知者能夠有機(jī)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(wù)器

二、如果使用windows本機(jī)連上服務(wù)器,并使用jupyter notebook編譯python代碼

三、如何從本機(jī)向服務(wù)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(wù)器

這個部分準(zhǔn)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(wù)

1.3、進(jìn)入控制臺之后,點啟動實例(實例在這里就是服務(wù)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(jī)器學(xué)習(xí)需要的環(huán)境,不用再費心力啦

1.5、在眾多gpu服務(wù)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(biāo)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(wù)器,滿滿的成就感哈

二、如何連接到服務(wù)器,并使用服務(wù)器的jupyter notebook

如果可以使用服務(wù)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(xì),也讓我傷透了心。

連接服務(wù)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Connectiongt;SSHgt;Auth導(dǎo)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(wù)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 installU scikit_learn回車

需要其它的包可以使用相同的方法

2.6、在服務(wù)器端打開jupyter notebook

輸入:jupyter notebook回車

這個當(dāng)然就是服務(wù)端jupyter notebook的地址

2.7、配置tunnel

左上角右鍵點擊changing setting

connectionsshtunnels

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(fù)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(wù)端的jupyter notebook!

三、如何從本機(jī)向服務(wù)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(dāng)然你可以使用putty進(jìn)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(jī)磁盤右邊是我們可用的服務(wù)器磁盤

點擊文件,進(jìn)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(jī)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(jié):完成上面三個步驟后,你將可以在遠(yuǎn)在美國的服務(wù)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(luò)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


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