tensorflow新玩法 光环大数据分享

之前有在自己的mac上鼓捣过,softmax来训练一个MNIST的数据集，看起来速度还行，但是一涉及到NN就跑不起来了，计算速度太慢了，实在是受不了，打算在台式机上装下tensorflow的gpu版本，谁知道满心欢喜的装上去了，一跑提示需要显卡gpu3.5，这Google是歧视穷人啊，这么贵的显卡我哪买得起！

后来，某天在群里有人安利了一个云平台SuperVessel，竟然还能使用GPU，果断上

注册好账号后，就开始了

从这里进入，然后选择启动云主机

我这边可能主机数量为3个，配额用尽了。

一些基本的配置，比如Virtual Type 为docker，我用的是ubuntu的系统

需要提醒的是，我们可以通过平台提供的附带某些功能的镜像来安装我们需要的内容：

里面有很多预装镜像，我这里是要使用tensorflow，所以选择了机器学习类目下的

然后就安装成功了，系统直接安装了tensorflow还有cuda, python 2.7.6:

vpn登录到云主机我这里就不写了，有文档很清楚了

需要指出的是，在进行相关tensorflow操作时，需要切换到root账户，这个账户密码会在你首次切换时提示你更改：

然后我们来看看是否成功：

so，安装成功！

但是在ssh窗口下去用vi来写python代码总觉得有点怪怪的，能不能好好利用下iptyhon notebook这个神器呢？把notebook启动成服务，然后在远程浏览器中来做操作。

安装ipython, ipython-notebook:

sudo apt-get install ipython

sudo apt-get install ipython-notebook

然后，我们创建一个nbserver配置文件：

会提示在对应目录下有python_notebook_config.py这个文件，进入更改其中的

然后启动ipython notebook —profile=nbserver

这样我们在本机浏览器中就可以进入到神奇的notebook画面：

然后，把本机上的代码scp到我们的云主机上:

我们直接从notebook上调用，job成功运行，因为有些路径的问题，懒得去改就不在notebook上写上代码了，这个也是很容易做的，可是晚上11点半了 好冷就不搞了

对比下主机和云主机上搭配GPU的速度对比，速度提升了8倍左右，如果再增加代码中得迭代数量，应该会提升更快，因为在gpu上其实多耗费了一点从内存拷贝到gpu的过程，这里就不测试了，本机器跑个2w次还是很慢的：

到目前为止就配置好了一个云主机用来运行GPU的tensorflow，但是别开心得太早，这台主机估计你也注意到了2g内存（免费的东西，就只能玩玩），实际中根本没什么用，稍微多点计算，参数就可能不够了，就更别提一些训练数据了，所以就当做玩一玩吧，有钱的壕们可以去看看扩容，或者自己买几张高端显卡吧。

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