本文簡單介紹一下如何租賃并使用 Amazon EC2 P2 實例:

p2.xlarge 搭載了一塊12G 顯存的 Tesla K80 顯卡。上圖中的價格是Linux操作系統上的價格，Windows上會稍貴一點，p2.xlarge 價格是 $1.084 每小時，這也是我選擇的實例。不過為了降低費用，我選擇的是競價實例。這樣一來價格可以低至 $0.2746（可能會有所波動）。

下面介紹具體流程：

1. 注冊賬號

首先要在AWS上注冊一個賬號，并且需要綁定一張可以支付美元的 Visa 或 Mastercard 信用卡。注冊好之后需要請求提高限制，填寫區域的時候填弗吉尼亞北部或者俄勒岡，然后在 New limit value 一欄里填1，填好后 submit 一下就行了。然后就是等候通過，我當時等了大概2個小時。

2. 開啟實例

打開 EC2 控制面板，如下：

然后選擇左側欄的競價請求（如果你點擊"啟動實例"的藍色按鈕，你將進行正常的實例開啟進去之后選擇操作系統，然后一路進行下去就行，過程中需要創建并下載秘鑰對），進去之后，點擊"請求競價實例"的藍色按鈕。然后開始填寫，其中AMI選擇你想要的（選擇Windows系統時一定要帶有桌面！），其他按如下填寫就行：

然后進入下一頁，EBS 卷大小選大一點，比如500G，如果你選的 Windows 系統那就是 C 盤的大小。你也可以再添加其他卷（盤）。接下來 "密鑰對名稱" 那一欄，沒有的話就創建一下，然后下載保存好，后面會用到。"安全組" 一欄可以 default 或者創建一個。 "有效時間" 自己決定就好，反正中途可以自行結束。然后點擊審核按鈕，然后點擊啟動。然后你會看到如下頁面：

看到狀態激活后，點擊紅框框里的東西，然后你會看到如下頁面（剛開始會進行2輪狀態檢查，全部通過后就是下面這張圖）：

一旦狀態檢查通過后，便開始計費了（不足一小時按一小時計費）。下面就可以進行遠程桌面連接了。

Note: 競價實例雖然便宜，但是一旦開啟后不能停止，只能終止，一旦終止所有的在遠程系統上的配置、數據都將清空，你只能重新開啟一次競價請求。在開啟實例之前，如果你有無法從網上直接下載的數據，那么一定要在開啟實例之前把所有數據傳到網上（如 Google drive 或者 Dropbox 或者百度盤），然后在服務器上下載這些數據，以節省開支。

3. 遠程桌面連接

點擊上面那張圖里的 "連接" 按鈕，然后下載遠程桌面連接程序，順便獲取一下登陸密碼，這時就需要用到之前下載的秘鑰對。運行遠程桌面連接程序，選擇Administrator，然后輸入密碼。連接成功后，你就可以遠程控制服務器了（桌面上的 Chrome，NV 和 Pycharm 都是我后裝的）：

4. 深度學習環境配置（Windows 10）

由于我的主機是 Windows 10 系統，所以我就介紹一下 Windows 10 下 GPU版的 Tensorflow + keras 的安裝。

Step 1: 安裝 Python 3.5.2

Step 2: 安裝 Visual Studio 2015 （C++ 部分就行）

Step 3: 安裝 CUDA Toolkit 8.0（假設安裝路徑為： C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0）

Step 4: 下載庫 cuDNN v5.1，然后將里面的三個文件夾復制到上一步的路徑里，如下：

Step 5: 環境變量，確保如下就行：

Step 5: 安裝 Anaconda，然后如下：

創建 conda 環境，命令行里輸入： conda create -n tensorflow-gpu python=3.5.2

激活環境：activate tensorflow-gpu

安裝 Tensorflow：pip install tensorflow-gpu

安裝 Keras：pip install keras

Step 6: 安裝 Python IDE，如 Pycharm。