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2.4.1 从零开始配置

《深度学习基础教程》第2章为深度学习做准备,本章旨在为如何在现实世界中尝试和应用深度学习技术提供一个入门指导。下面将回答一个关键问题,即需要哪些技能和概念才能着手学习深度学习。本节为大家介绍从零开始配置。

作者:杨伟 译来源:机械工业出版社|2018-12-12 09:59

2.4 基本亚马逊网络服务的深度学习开发环境配置

本节将介绍使用亚马逊网络服务(Amazon Web Services,AWS)建立深度学习系统的两种不同方法。

2.4.1 从零开始配置

本节将演示如何在运行Ubuntu Server 16.04 LTS 的AWS EC2 GPU 实例g2.2xlarge 上设置深度学习开发环?#22330;?#22312;这个实例中,将使用预配置的亚马逊机器镜像(Amazon MachineImage, AMI),其已经安装了许多软件包,这样就可以更容易地设置一个端到端的深度学习系统。可以使用公开可用的AMI 映像ami-b03ffedf,其包括以下预安装包:

CUDA 8.0。

基于Python 3.0 的Anaconda 4.20。

Keras / Theano。

1) 设置系统的***步是创建一个AWS 账户并使用AWS Web 控制台生成一个新的EC2GPU 实例。图2-1 给出?#25628;?#25321;EC2 AMI 的网页二截图。

2) 从下一页中选择一个g2.2xlarge 实例类型,如图2-2 所示。

3) 在根据图2-3 所示添加30 GB 的存储后,现在启动一个集群并分配一个EC2 密钥对,它允许使用提供的密钥对文件进行ssh 并登录到该box。

4) 启动EC2 box 后,下一步就是安装相关软件包。为保证GPU 的正常使用,首先要确保安装图形驱动程序。可以按如下命令升级和安装NVIDIA 驱动程序:

  1. $ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa -y  
  2. $ sudo apt-get update  
  3. $ sudo apt-get install -y nvidia-375 nvidia-settings 

虽然NVIDIA 驱动程序确保了主机GPU 现在可以被任何深度学习应用使用,但是它并没有为应用开发人员提供一个简单的接口以便在设备上进行简单的编程。

当前存在的各种不同软件库,?#21152;?#21161;于可靠完成这一任务。开放计算语言(OpenCL)和CUDA 在工业中更常用。本书使用CUDA 作为访问NVIDIA 图形驱动程序的应用编程接口。要安装CUDA 驱动程序,我们首先SSH 进入到EC2 实例,然后下载CUDA 8.0 到$HOME 文件夹并从那里安装:

  1. $ wget  
  2. https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/Prod2/local_installers/cuda-r  
  3. epo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64-deb  
  4. $ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64-deb  
  5. $ sudo apt-get update  
  6. $ sudo apt-get install -y cuda nvidia-cuda-toolkit 

安装完成后,可以运行以下命令来验证安装:

  1. $ nvidia-smi 

现在,EC2 box 已配置完成,可以用于深度学习开发。然而,对于不太熟悉深度学习实现细节的人来说,从零开始构建深度学习系统可能是一项艰巨的任务。

当前存在一些高级深度学习软件框架,如Keras 和Theano 等,可以简化这种开发。这两种框架都基于Python 开发环境,因此首先需要在box ?#20064;?#35013;Python 发行版Anaconda :

  1. $ wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh  
  2. $ bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh 

***,使用Python 包管理器pip 安装Keras 和Theano :

  1. $ pip install --upgrade --no-deps git+git://github.com/Theano/Theano.git  
  2. $ pip install keras 

一旦pip 安装成功完成,用于深度学习开发的box 就配置完成。


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