在AWS上配置深度学习主机 AWS运行 Jupyter notebook

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一: 开启AWS实例

0.准备工作

注册填写工单 请参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25066187

1. 打开亚马逊服务器 

  登录AWS服务控制台

 点击EC2

2.Running Instances 显示的是已经开启的实例, 没开启为0

点击 Launch Instance 开启一个实例

3. 这里使用Community AMI 社区里的 搜索deep learning 

这里选择的Ubuntu Version22.0这个 已经装好了 TensorFlow PyTorch....环境

4. 使用p2.xlarge 就够了

然后点击 Next

5. 勾选竞价 比参考价格高上一点

    点击下一步

6.Type Source 都选择所有 和 任何IP都能连上

7. 检查一下你的配置 然后点击确认

8. 秘钥第一次的话要 创建一个, 下载后保存好位置

9.实例开启成功

 可以点击ViewSpot Requests查看

二: 链接AWS服务器

1.可以到EC2界面看到 这里已经有1个实例在运行了

2. 开始链接AWS服务器

  打开你的实例, 点击上面的Connect

3.  启动终端

    先cd 到 你保存秘钥的那个文件夹下(注意秘钥后缀: 如ScarlettE.pem mac上下载完会自己加了.txt, 把.txt删除掉)

   然后根据这个conncet界面 复制 运行 画线的两行

4.输入 yes 继续

5. 输入 jupyter notebook --ip=0.0.0.0

    返回一个token

6. 在实例那里看下的ip

   然后根据上面格式 把ip修改成你的, token用上面返回的tokey

 如我的: http://52.15.242.168:8888/?token=3559………

7. 启动jupyter 后如下界面

三:Jupyter上运行自己项目

1.点击upload 将自己的项目上传上去

2.我上传的是zip的压缩文件

3.

4. 上传成功了 新建一个脚本将文件解压下

import  os
# 获取当前路径
cwd = os.getcwd()
print(cwd)

/home/ubuntu

# 解压zip文件
import zipfile
def un_zip(file_name):
    """unzip zip file"""
    zip_file = zipfile.ZipFile(file_name)
    if os.path.isdir(file_name + "_files"):
        pass
    else:
        os.mkdir(file_name + "_files")
    for names in zip_file.namelist():
        zip_file.extract(names,file_name + "_files/")
    zip_file.close()

un_zip("/home/ubuntu/Dog_Cat_5.zip")

5.

解压成功

6.如需要切换环境 可以在kernel 下切换

7. 好 到这里 

    就该好好敲代码了