使用亚马逊云服务器EC2做深度学习（四）配置好的系统镜像
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了使用亚马逊云服务器EC2做深度学习（四）配置好的系统镜像，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1473字，纯文字阅读大概需要3分钟。
内容图文
这是《使用亚马逊云服务器EC2做深度学习》系列的第四篇文章。
（一）申请竞价实例 （二）配置Jupyter Notebook服务器 （三）配置TensorFlow （四）配置好的系统镜像
配置深度学习的环境是一个非常繁琐的过程。它要求你对Linux命令有一定地了解，与此同时各种深度学习库、驱动更新十分频繁，有可能明天教程里的安装脚本就不管用了。
AMI
AMI就是解决方法。AMI是可以直接在EC2启动的系统镜像，有的系统镜像已经配置好了使用GPU的深度学习环境，这样启动实例后，你就可以直接运行程序了。
AMI有几种。你可以自己创建AMI，这样你需要自己支付存储AMI镜像的费用，如果你频繁地需要使用你已经配置好的环境，这是一个不错的选择。
付费AMI
第二种是awsmarketplace上需要付费的AMI。如果你使用这种镜像，除了为实例付费以外，你还需要为镜像付费。付费的AMI更新频繁，你可以找到包含最近配置的深度学习库的镜像。
bitfusion就是一个深度学习镜像的提供商。不同的实例，镜像的使用费有所差异。对于g2.2xlarge实例，需要为TensorFlow镜像额外支付$0.065/h。
1) bitfusion提供的镜像，bitfusion提供了包括TensorFlow、Torch、Caffe、Theano几乎所有主流深度学习库的镜像。注：bitfusion已经提供TensorFlow1.0的镜像了。
https://aws.amazon.com/marketplace/seller-profile?id=3b372560-86bf-4e3d-9ec0-016892a64bed
2) Amazon官方提供的深度学习镜像，价格十分昂贵：
https://aws.amazon.com/marketplace/pp/B01M0AXXQB?qid=1475211685369&sr=0-1&ref_=srh_res_product_title
社区AMI
第三种是社区AMI，是免费的。当然不付费，你就不能要求太高。除了更新不那么频繁以外，与付费的AMI没有什么区别。
你可以在AMI一栏，点击使用自定义AMI > 选择community AMIs > 搜索深度学习库的名字，比如tensorflow。
注意搜索到的AMI有可能是需要付费的AMI，而且从表面上难以甄别，不过需要付费的AMI通过这种方式启动实例会识别。这就是是为什么需要社区的力量，大家一起来判断哪些社区的AMI质量不错，下面我会提供一些我找到的。大家可以留言你们找到的好的AMI。
TensorFlow AMI
1) 关键字TFAMI，Github主页可以找到镜像的信息。
2) 关键字Udacity Tensorflow。提供的说明：Udacity image using tensorflow. It is based on the cs231n_caffe_torch7_keras_lasagne_v2 image
3) 关键字DataScienceLab_1.0。说明：Install cuda;cudnn;anaconda; tensorflow;keras;theano;pytorch;mxnet;caffe;lasgne with GPU support
原文：http://www.cnblogs.com/meelo/p/6542124.html
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的使用亚马逊云服务器EC2做深度学习（四）配置好的系统镜像全部内容，希望文章能够帮你解决使用亚马逊云服务器EC2做深度学习（四）配置好的系统镜像所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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