【微軟大法好】VS Tools for AI全攻略（3）：低配置虛擬機也能玩轉深度學習，無需NC/NV系列

接着上文，如今咱們須要一種窮人的方法來搭建好Azure虛擬機。

思路很簡單，由於AI組件的原理實際上是傳送了script文件和命令上去，那麼咱們這個虛擬機只要作好了全部的配置，那麼咱們就能夠將它看成深度學習虛擬機來用了。

寫到這裏，我忍不住哀嘆一聲。買不起外置顯卡的窮人，只能絞盡腦汁想這種省錢的辦法。

新建一個Ubuntu 16.04LTS虛擬機。固然選擇Windows虛擬機也是能夠的，只是不太主流。

選擇存儲以後，使用XShell遠程鏈接虛擬機（這樣比較方便）。

注意此時的虛擬機，GPU約等於沒有，因此咱們不得不運行CPU版本。因此這個虛擬機的性能會比較差，可是虛擬機此時也能夠拿來用做其餘事情，好比看成私有云盤，或者是tizi。

具體的安裝步驟能夠查看http://www.cnblogs.com/ldzhangyx/p/7624771.html，這篇博文主要講述瞭如何deploy你的虛擬機，而且安裝好TensorFlow環境。注意，與那篇文章有些區別的是，Azure虛擬機通常狀況下不能帶動CUDA，因此咱們須要作的僅僅是：

1，安裝Python3

2，安裝TensotFlow及必要的依賴庫（如pandas），這個依賴庫的列表可能很長，因此也能夠安裝Anaconda來作到一次性配置。

TIPS：必定要安裝好全部的依賴庫，具體的列表能夠經過報錯信息肯定。

下面的操做以Ubuntu版本爲準，Windows版本的配置方法相似。

咱們打開VS installer，安裝Azure SDK。

---

 

安裝完成以後的主要步驟參見：https://github.com/Microsoft/vs-tools-for-ai/blob/master/docs/tensorflow-vm.md

這裏作出中文的說明。

1，打開你的解決方案。

2，選擇服務器資源管理器，使用SSH鏈接好你的虛擬機。（記得提早給你的虛擬機設置靜態IP）

鏈接完成以後你能夠發現Remote machine裏多了你的虛擬機。你能夠點進去看看你虛擬機的文件。

 

3，提交一個Job。

在解決方案管理器裏提交job，有幾個參數須要注意一下：

 

cluster是你的虛擬機名字。在第三行有一個Job Name必須寫，你選一個本身喜歡的名字就好，做爲job的區分標識。

下面這些參數有些複雜，可是若是你直接提交的話，將會報相似的錯誤。

點擊這裏查看全部的Jobs：

 若是你選擇了Python2/3雙版本共存，可能會出現這樣的錯誤：

 

緣由出在這裏：

若是咱們在Summit的時候填寫的是python，那麼虛擬機會執行python tensorflowapplication.py這一條指令。

而咱們以前爲了方便，安裝了Python3使得兩版本共存，那麼python調用的實際上是python2.要使虛擬機調用Python3，咱們只須要這麼修改：

 

這樣咱們就可使用Python3了。

提交，查看結果：

若是你要在執行的時候指定一些參數，也是在相似的地方進行調整。