【充分利用你的Azure】將Azure用作云計算平臺(1)

本文將圍繞幾個步驟來講。

因為本人是MSP,微軟送了150刀的額度給我隨便使用。這篇文章是要講將Azure用作云計算平臺,對于我來說,我是做機器學習的,那么Azure就要有機器學習的平臺。

本文的目的是,在Azure上搭建虛擬機,安裝TensorFlow,在本地通過XShell進行遠程連接。

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1,在Azure上搭虛擬機

首先我們打開Azure。

之后點擊右上角的Terminal,選擇Bash,進行最初的準備。此時將會分配一個新的存儲空間給你使用。

 

輸入:

sudo pip install azure-cli

之后:

az login

接下來我們新建一個資源組用作管理,資源組選擇EastUS。

az group create -n tensorflow -l EastUS

這個時候我們可能需要一個SSH密鑰對,這個我們待會再說。

接下來我們新建一個虛擬機,選擇左邊的側欄:

選擇ubuntu 16.04 LTS即可,之后按照自己需要的進行定制。

在第一步的時候可能需要你選擇用戶名或者SSH,此時建議先使用用戶名,之后再禁用。

一切都配置完成之后,啟動虛擬機:

az vm start -g tensorflow -n tensorflow

使用用戶名密碼登陸。


接下來我們安裝CUDA8 + CuDNN 5.1. TensorFlow官方尚未支持CUDA9,所以我們暫時使用CUDA8.

wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64-deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64-deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y cuda
rm cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64-deb

之后我們可以使用

nvidia-smi

 查看GPU狀態。

 

下一步安裝CuDNN 5.1.

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/redist/cudnn/v5.1/cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
sudo tar -xzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz -C /usr/local
rm cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
sudo ldconfig

最后添加進環境變量:

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0
export PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH}
export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64:/usr/local/cuda/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}

因為我喜歡用python3,所以我要另外裝上Python3和對應的pip。

sudo apt-get install python3-setuptools
sudo easy_install3 pip

這樣,你輸入Python3,pip3會啟動Python3,而輸入python,pip會啟動Python2.

 

之后安裝TensorFlow r1.2(因為1.3版本需要CuDNN 6+)

sudo apt-get install -y  python3-dev
sudo pip install tensorflow-gpu==1.2

TensorFlow的安裝完成。輸入下列語句進行測試:

>>> import tensorflow as tf
>>> session = tf.Session()

當然,你可以隨時離開虛擬機:

az vm deallocate -g tensorflow -n tensorflow

 

參考資料:

https://www.lutzroeder.com/blog/2016-12-27-tensorflow-azure/http://blog.csdn.net/silent56_th/article/details/77587792

http://blog.csdn.net/silent56_th/article/details/77587792

https://gist.github.com/diegopacheco/576ff74c2013ee79ea8060945b1e9a53

 

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