如何用云服务器进行深度学习

本文将从购买GPU服务器、远程连接服务器、深度学习环境安装、用jupyter操控服务器等方面逐一讲解购买及使用GPU服务器的步骤。

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1. 服务器配置与购买

云服务器供应商有很多，本文以阿里云为例，在百度云、腾讯云、谷歌云等其他供应商购买服务器的步骤大同小异。

进入阿里云官网。

登录（支付宝、淘宝账户均可登录）并先预充一百元。

在导航栏中选择“产品”-“云计算基础”-“GPU云服务器”

在云服务器界面选择“GN5（P100）购买”

接下来，我们便跳转到了阿里云服务器购买界面。默认情况下，系统为我们推荐“包年包月”的计费方式。每月上千的GPU租赁费用对大部分用户来说过于昂贵，而且我们只是偶尔会使用GPU计算服务，以月为单位租赁服务器有点浪费。

除了包年包月，我们还可以选择“按量付费”或者“抢占式实例”。按量付费是以小时为单位进行计费，计算完毕后需手动关闭服务器以停止计费。“抢占式实例”也是按小时计费，价格随市场波动，出价高的一批用户获得GPU服务器的使用权。

“抢占式实例”价格相对便宜，但当市场价格高于我们的出价时，我们的实例将会被释放，服务器将会被他人使用。不过使用“自动出价”可以让我们避免上述风险。

按量付费实例停机后不收费，抢占式网络虽然便宜，但必须释放实例实例后才会停止收费。

如果只是想体验一下，计费方式可选择“抢占式实例”。地域选择“华北5（呼和浩特）”会有优惠，价格大约在五到七块每小时（价格会随时间有些许波动）。读者若想以后长期间断使用服务器，一定要选“按量付费”，根据配置不同，价格在八到十三块每小时。（实际费用以秒为单位进行计算）

服务器规格选择“ecs.gn5-c8g1.2xlarge”，该规格有8个vCPU，60G内存，一块P100 GPU，440G存储空间（暂时存储），Intel Xeon E5-2682v4 CPU。配置足以满足绝大部分任务的需求了。

接着，设置镜像。

镜像推荐一：如下图进行配置。CentOS/Ubuntu16.04系统都支持“自动安装GPU驱动”（新手推荐使用Ubuntu16.04，遇到的坑会少一点），可免去之后安装GPU驱动的步骤。（若是使用Tensorflow，仍需要手动安装cuDNN）

Tensorflow-GPU的底层支持一直在变。当前（2019年3月20号）Tensorflow-gpu版本要求CUDA版本要9.0（目前不支持9.1!）且Driver要384.x或更高版本。读者若是几年后看到该文章，请先查询tensorflow-gpu的GPU驱动版本要求。安装驱动版本不符无法运行tensorflow-gpu。

镜像推荐二：读者也可以选择使用“镜像市场”中的镜像。如下图中的镜像，已经预装了GPU驱动和tensorflow等框架。纯小白建议选择这个方法，此处就免去了文本第三步环境安装的过程。

存储选择默认设置。本地存储440G空间会随着我们的实例释放后消除。一般我们的代码都放在系统盘，40G的系统盘满足大部分AI比赛或项目的存储需求。若有额外需求，读者可适当增加数据盘。这里保持默认不更改。

完成上述配置后，点击“下一步：网络和安全组”。该界面，我们不做任何更改。

值得注意的是“公网带宽”中的带宽大小是指流量留流出的带宽大小，计费0.8元/G也是计算流量留出的费用。我们使用服务器下载文件属于流量流入，与该“公网带宽”选择无关，且服务器下载文件免费。

安全组默认也保持不变。确保22端口打开即可，我们之后会通过ssh的方式连接服务器。

点击“下一步：系统配置”。了解密钥的读者可在“登录凭证”选择“密钥对”的方式。不了解密钥的读者可选“自定义密码”（记住该密码，当我们登录服务器时，登录名为root，密码为此处设置的密码）。

完成后点击“确认订单”。确认界面如下：

“保存为启动模板”可选可不选。保存模板后，当我们再次购买类似服务器时，可以使用模板中的服务器配置。（按量计费时，我们想停止计费，只需关停服务器，不用删除服务器。以后想用服务器，再次启动即可，无需再次配置并购买服务器。）

另外，我们也可以设置自动释放的时间（谨慎操作，到达释放时间后，实例会被释放，数据及IP不会被保留）若读者对自己的使用时间没有把握，不建议设置“使用时限”。

点击同意《云服务器 ECS 服务条款》服务协议。

之后我们即可点击右下角的“创建实例”了。创建实例之后即开始计费，直到我们手动停止服务为止。

另外，当不用服务器的时候，一定记得要停止服务！

若使用按量计费，选择“停止”即可（下图绿色框），想用时选择“启动”即可。若使用抢占式实例，则需要选择“释放设置”了（下图红色框），因为抢占式实例停止服务器后仍旧计费。下次使用时需要重新配置服务器，包括各类环境。

2. 服务器连接

在控制台中我们可以看到我们正在运行的云服务器。记住我们服务器的公网IP地址。

这里笔者使用Xshell来连接远程服务器。打开Xshell，在菜单栏里选择“文件”-“新建”

名称随意设置，“主机”为你购买的服务器的公网IP地址，协议SSH，端口22。

完成上述内容后，点击确定即可。创建成功后，在界面左侧双击我们刚刚创建的“阿里云服务器”以连接服务器。

第一次登陆会有一个SSH安全警告，选择“接收并保存”即可。

之后便是用户登录，默认的用户名为root

登录方式则与之前“登录凭证”相对应。密码登录或者密钥登录。

接着，我们便成功以ssh的方式远程连接了阿里云服务器。

3. 环境安装

刚购买的云服务器只有最简单的一些配置。我们需要在此基础上安装一些深度学习需要的环境。

3.1 安装GPU驱动、CUDA以及cuDNN

安装GPU驱动、CUDA、cuDNN全是坑，不同环境下出现的问题千奇百怪，此处难以一一举出。读者若安装时出现问题请直接百度/google，网上必有解决方法（虽然可能也不靠谱）。

Ubuntu出现的坑较少，此处以Ubuntu为例。

3.1.1 安装GPU驱动

在第一步配置服务器时若选择“自动安装GPU驱动”则可跳过这一步。

在英伟达驱动下载页面设置自己的配置，之后点击“SEARCH”

接着进入信息确认界面，点击“DOWNLOAD”

再之后，在如下界面，右键“AGREE&DOWNLOAD”，复制链接地址。

返回服务器命令行，输入wget 地址

本案例是 wget http://us.download.nvidia.com/tesla/384.183/NVIDIA-Linux-x86_64-384.183.run

下载完后，执行如下代码以安装驱动

sudo chmod  a+x NVIDIA-Linux-x86_64-384.183.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.183.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files 

安装过程中会有窗口让你选择yes或者no，问你是否continue的时候选择yes（笔者没有遇到这个选择），其他时候选择no。

若驱动安装成功，输入nvidia-smi即可查看GPU当前状态。

3.1.2 安装CUDA以及cuDNN

这里给出tensorflow官网上推荐的CUDA以及cuDNN安装代码

sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_9.1.85-1_amd64.deb
sudo apt install ./cuda-repo-ubuntu1604_9.1.85-1_amd64.deb
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1604/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt update

sudo apt install cuda9.0 cuda-cublas-9-0 cuda-cufft-9-0 cuda-curand-9-0  cuda-cusolver-9-0 cuda-cusparse-9-0 libcudnn7=7.2.1.38-1+cuda9.0 libnccl2=2.2.13-1+cuda9.0 cuda-command-line-tools-9-0

3.1.3 手动安装cuDNN（使用pytorch可跳过）

若3.1.2中成功安装CUDA但未成功安装cuDNN，此时则需要我们进行手动安装cuDNN了。这个步骤略微繁琐，需要用户前往

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

注册账户后才会有权限下载文件，直接以wget的方式下载会被服务器拒绝。

我们只能用本地电脑访问上述网站，注册账户，然后选择我们需要的cuDNN版本，先下载到本地。（选择for CUDA 9.0版的，下载cuDNN Library for Linux）

接下来，我们需要将本地下好的文件传到远程的服务器上。但在这之前，我们需要先要将服务器允许传输文件的端口打开。

在阿里云服务器管理界面，找到我们的服务器，选择“管理”

在管理界面选择“本实例安全组”

打开安全组界面后，在横向菜单栏中选择“安全组列表”，之后选择“配置规则”

选择“快速创建规则”

配置如下图，选择telnet(23)端口，授权对象填“0.0.0.0/0”。完成后，我们就可以从本地向服务器传输文件了。

我们在服务器命令行上输入apt-get install -y lrzsz，安装一个便于我们文件传输的工具。

命令行输入rz，会弹出一个窗口，找到我们之前下载的文件，选择“打开”。

之后便会开始传输文件

当文件传出完成后，我们先把文件重新命名为tgz格式。

mv cudnn-9.0-linux-x64-v7.5.0.56.solitairetheme8 cudnn-9.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz

解压该文件tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz

把解压出的这几个文件分别放到cudn安装的位置。

值得注意的是，有的服务器cudn是安装在/usr/local/cuda下，笔者的服务器是安装在/usr/local/cuda-9.0下。读者应该先查看一下自己/usr/local/中cuda文件夹名是什么，再进行如下安装。

依次将我们解压好的文件放入cudn的安装目录对于位置。（每行指令最后的“/”一定要有！）

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-9.0/lib64/

最后执行如下代码即可成功安装完cudnn

sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.0/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

输入cat /usr/local/cuda-9.0/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 可检查安装是否成功（路径中cuda-9.0在某些服务器中应该为cuda）

3.2 安装anaconda（可跳过）

Anaconda是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。

3.2.1 下载并安装anaconda

输入wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh以下载anaconda文件（linux64位版）

运行 bash 下载文件名.sh 来安装anaconda，这里是bash Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh

安装过程中一直回车。遇到问yes或no的问题，除了问是否安装vscode输入no，其他都输入yes。

若遇见“bunzip2: command not found”报错，执行yum install -y bzip2 之后再执行bash 下载文件名.sh -u  (要加-u，-u的意思是重新安装，覆盖之前安装的内容）

3.2.2 添加anaconda环境变量

安装成功后，我们还要将anaconda添加到环境变量中。输入vim .bashrc 以用vim编辑器来编辑.bashrc文件。

注意，vim编辑器不是word文档！想要修改文件，我们要先按下“i”键切换到插入模式。按下i后，左下角会有“INSERT”显示，表示我们现在敲打键盘即可插入文字。

我们在文件开头输入：

#Anaconda
export PATH=/home/用户名/anaconda3/bin:$PATH

其中用户名在本案例中就是root，于是就应该输入：

#Anaconda
export PATH=/home/root/anaconda3/bin:$PATH

按下Esc键，退出插入模式。依次按下”:”, “w”, “q”, 左下角应该显示如下图，之后“回车”，即可保存并关闭文件。

输入source .bashrc 重新激活一下。此时输入which python即可发现当前使用的python是anaconda3中的。（/root/anaconda3/bin/python）

若不行，则需重启服务器，再输入source .bashrc 重新激活。

3.3 修改镜像源（可跳过）

3.3.1 修改conda镜像

conda默认的镜像源在国外，下载文件速度可能比较慢。我们需要将镜像源修改为国内的，下载速度会提高很多。

输入如下命令修改conda的镜像源

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/  
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

3.3.2 修改pip镜像源：

（阿里云服务器的默认镜像都已使用阿里云的镜像，读者可跳过本步骤）

输入mkdir .pip 创建.pip文件夹（有可能mkdir: cannot create directory ‘.pip’: File exists，表示已经有该文件了。）

输入cd .pip 移动到.pip文件夹

输入vim pip.conf，创建并修改pip.conf文件

将该文件修改为如下内容（按下i进入插入模式，按下Esc退出插入模式，按下:wq并回车则保持并关闭文件）：

[global]

index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3.4 anaconda环境管理（可跳过）

anaconda可进行环境管理，可创建多个环境，不同环境内可安装不同的包。默认情况下，我们在base环境中。新建环境可用：

conda create -n 环境名 python=python版本

我们新建一个名字叫tensorflow的环境，这个环境的python版本是3.6则应该为：conda create -n tensorflow python=3.6。安装过程中会问我们是否执行Proceed ([y]/n)?，我们回复y。

安装完新环境后，我们使用conda activate 环境名，即可从base环境切换到新环境。

可见该环境是python3.6的，我们之后安装各类python包，import各类python包都是在该环境下进行。退出该环境可以输入conda deactivate，这样，我们就回到了base环境。

3.5 安装深度学习框架

3.5.1 机器学习函数库

常用的机器学习包有numpy,pandas,matplotlib,sklearn等，其中有的包已经随anaconda一起安装好了，有的则没有（具体情况根据安装的anaconda版本而定）。尚未安装的需手动安装。

使用 pip install 包名 即可。如：pip install pandas

3.5.2 Tensorflow

使用NVIDIA显卡运行Tensorflow-gpu需要除了要装驱动以外，还需要安装cuDNN。（见3.1）

由于我们使用的是gpu版本，输入pip install tensorflow-gpu即可安装gpu版tensorflow。

安装完后，检验一下我们的tensorflow是否安装成功。

输入python，进入python执行界面。在该界面下输入import tensorflow as tf，不报错即代表安装成功。

报FutureWarning不要紧，只要import tensorflow成功即可。

安装gpu版tensorflow出错概率极高，各类问题请参见“3.6 安装tensorflow-gpu出错的各种可能”

3.5.3 PyTorch

在PyTorch的官网上选择自己的服务器配置即可找到对应下载代码。

我们输入 pip install torch 即可安装PyTorch

输入python，进入python执行界面。在该界面下输入import torch ，不报错即代表安装成功。

3.6 安装tensorflow-gpu出错的各种可能

我们之前提到过，tensorflow对环境有比较严格的要求，如python版本只可为2.7、3.3-3.6，CUDA为9等等。

3.6.1 python版本检查

在命令行输入python -V（V要大写）查看python版本，若为版本不在2.7、3.3-3.6之间，请参照3.4 使用conda创建一个3.6python版本的环境，在该环境下安装并使用tensorflow。

3.6.2 驱动以及CUDA版本检查

输入nvidia-smi查看GPU状态，若报错，则要重新安装GPU驱动。见3.1.1

查看CUDA版本：cat /usr/local/cuda/version.txt （cuda目录也可能为cuda-9.0等，可输入cat /usr/local/cuda-9.0/version.txt ）若没有，则参见3.1.2

查看cuDNN版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2（cuda目录也可能为cuda-9.0，可输入cat /usr/local/cuda-9.0/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2）若没有，则参见3.1.3

若CUDA和cuDNN的版本与tensorflow-gpu要求的版本不符，则需重新安装CUDA和cuDNN。

3.6.3 安装指定tensorflow-gpu版本

输入pip uninstall tensorflow-gpu即可卸载之前安装的tensorflow-gpu

输入 pip install tensorflow-gpu==版本号 如pip install tensorflow-gpu==1.12.0 即可安装1.12.0版本的tensorflow。

4. 用jupyter操控服务器

我们可以通过xshell的隧道方式，让我们以本地浏览jupyter的方式控制远程服务器。

4.1 配置jupyter

首先，在远程服务器上安装jupyter：pip install jupyter

接着，输入jupyter notebook –generate-config –allow-root生成配置文件。

我们输入python，进入python执行界面。输入：

from notebook.auth import passwd
passwd()

之后系统会让我们输入并验证新密码，密码选一个好记的即可。输入完成后，系统会返回给我们一个加密的字符串，复制该字符串。

按下ctrl+z返回命令行，输入vi ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py，以编辑该文件。

按下”i”键进入插入模式，插入如下内容

c.NotebookApp.ip='*'
c.NotebookApp.password = u'之前的那串sha1字符串'
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port =8888 # 任意端口均可（只要不占用22,80等常用端口）

按下‘Esc’退出插入模式，输入:wq回车以保持并关闭文件。

此时，输入jupyter notebook –allow-root 服务器就在运行jupyter了，不过想要本地访问，我们还需要让阿里云打开8888端口

4.2 开通服务器端口

与3.1.3开通端口类似。在修改安全组规则界面（具体详情见3.1.3），我们选择“添加安全组规则”

添加如下规则即可

此时，访问我们服务器ip:8888 即可进入jupyter界面。密码输入我们在from notebook.auth import passwd; passwd() 时输入的密码。

密码输入完成后，即可用jupyter的方式访问到我们的服务器了。

4.3 隧道连接

在Xshell界面左侧的会话管理器，选择属性

点击“隧道”-“添加”

输入如下信息，侦听端口任意，这里为5000；目标主机可以不用设置，目标端口是之前c.NotebookApp.port =8888设置的端口号。

完成后点击确定。断开与服务器的连接并重连。

此时运行jupyter后。我们可以以访问本地5000端口的形式访问远程服务器了。

附录：使用密钥对

在配置阿里云服务器时，在登陆凭证界面选择“新建密钥对”。

我们创建一个密钥，并点击确定。此时我们会下载一个.pem文件

下载的.pem文件为密钥（密钥请勿泄露，公钥随意，其他人知道你的公钥也无法伪造成你登录服务器）。

以XShell为例，我们在菜单栏选择“工具”-“用户密钥管理者”

在打开的“用户密钥”窗口，我们选择导入，导入之前的.pem文件

导入成功后如下图。

密钥相对于直接密码登录来说会安全很多。

回到登陆凭证界面，选择我们之前创建的密钥对即可。