創(chuàng)建Fast.AI深度學(xué)習(xí)環(huán)境虛擬機(jī)

一、配置虛擬機(jī)

配置系統(tǒng)環(huán)境

下載 CentOS7 64 鏡像

http://mirrors.163.com/centos/7/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-Minimal-1611.iso

安裝 VirtualBox,新建虛擬機(jī)(Linux類型),加載虛擬磁盤,運行虛擬機(jī)。從鏡像安裝系統(tǒng)。

安裝Virtualbox AddOn,以支持與寄主系統(tǒng)互通。

https://my.oschina.net/jsk/blog/289275

替換yum源

cd /etc/yum.repos.d  
mv CentOS-Base.repo CentOS-Base.repo.backup  
curl http://mirrors.163.com/.help/CentOS7-Base-163.repo > CentOS-Base.repo

安裝虛擬機(jī)增強(qiáng)包

http://www.linuxidc.com/Linux/2016-08/134292.htm

yum install -y gcc gcc-devel gcc-c++ gcc-c++-devel make kernel
kernel-devel

安裝wget、tmux、vim、zsh、pip

yum install wget tmux vim zsh pip

替換終端

http://blog.csdn.net/yangcs2009/article/details/45720193
查看終端:cat /etc/shells
更改終端:chsh -s /bin/zsh

修改分辨率

http://www.gnu.org/software/grub/manual/html_node/Simple-configuration.html#Simple-configuration
http://www.360doc.com/content/12/0501/23/834950_207994643.shtml

當(dāng)前通過直接修改 /boot/grub2/grub.cfg 實現(xiàn)(添加vga=789),不是太優(yōu)雅。

打通內(nèi)網(wǎng)

進(jìn)過反復(fù)試驗,MAC下似乎無法通過nat端口映射,只能再添加一個主機(jī)直連的虛擬網(wǎng)卡。
通過主機(jī)直聯(lián)的私有網(wǎng)段默認(rèn)為192.168.99.XXX。
同時,關(guān)閉系統(tǒng)防火墻:

service firewalld stop  
systemctl disable firewalld.service  

配置機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境

共享文件

設(shè)置VirtualBox共享宿主主機(jī)文件,拷貝課程文件至 ~。
共享的目錄位于 /media

下載并安裝anaconda

參考: http://www.cnblogs.com/piperck/p/5156493.html

cd ~  
wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh  
bash Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh

別忘了添加anaconda的目錄到zsh的$PATH

分別配置Anaconda環(huán)境

參考:http://m.itdecent.cn/p/d2e15200ee9b

fast.ai課程(Lesson1~Lesson7.ipyb)官方使用的環(huán)境是Python2(通過配置Python3也可以),而Deepdream使用的是Python3,為了便利我們至少需要建兩個環(huán)境。

1、 初始自帶的 root 環(huán)境 ,使用 Python2.7版本,我們將這個環(huán)境配置為可執(zhí)行Fast.AI課程文件(硬盤空間充足的話最好新建一個環(huán)境,以免以來的庫版本被修改)。
刪除anaconda默認(rèn)環(huán)境的karas版本,使用舊版本(anaconda不提供,需要通過pip安裝)。

source activate root
conda uninstall keras(必要時執(zhí)行兩次,分別卸載不同版本的keras) 
pip install keras==1.2.2(如果發(fā)現(xiàn)已經(jīng)安裝,最好先卸載再安裝一遍)  

繼續(xù)通過conda install,安裝所有運行課程中缺失的包。

2、 我們再 新建 fastai3 環(huán)境 ,使用 Python3.5.2 版本,供折騰。

通過課程目錄下的配置文件,安裝相關(guān)依賴包。

conda env create -f ~/fast.ai/fastai3.yml

這個環(huán)境安裝好應(yīng)該也可以運行Fast.AI課程,未經(jīng)測試。

注意:

  • 每個登錄終端,當(dāng)前激活的conda環(huán)境不一致,需要通過 conda info -e 確認(rèn)。
  • 通過conda、pip命令安裝的包只影響當(dāng)前環(huán)境。

配置jupyter

設(shè)置請參考:jupyter document

jupyter notebook --generate-config
vim .jupyter/jupyter_notebook_config.py

修改配置文本以達(dá)成以下目的:

  • 允許root運行notebook
  • 允許空密碼
  • 禁用自動生成token
  • 綁定IP到0.0.0.0(避免只有本機(jī)才可訪問)
  • 修改端口到888

此外,Anaconda 4.1.0之后,在notebook圖形界面中可 選擇ipyhon內(nèi)核 (可以不用事先activate對應(yīng)的環(huán)境了)。并且會記住每個notebook最后一次選擇的內(nèi)核版本。
詳情請見stackoverflow

需要分別配置每個Conda環(huán)境的ipython kernels,使之在notebook中可選:

source activate root
conda install notebook ipykernel
ipython kernel install --user
source activate fastai3
conda install notebook ipykernel
ipython kernel install --user

進(jìn)入jupyter后,打開notebook,通過菜單 Kernel > Change kernal 可切換該notebook對應(yīng)的內(nèi)核。

配置theano

vim ~/.theanorc ,手工敲入并保存(要是用ssh終端,可以復(fù)制粘貼):

[global]
device = cpu
floatX = float32

[cuda]
root = /usr/local/cuda

配置keras

vim ~/.keras/keras.json,修改配置如下:

{
    "image_dim_ordering": "th",
    "epsilon": 1e-07,
    "floatx": "float32",
    "backend": "theano"
}

二、其它說明

1、本系統(tǒng)未考慮安全性,僅限學(xué)習(xí)使用,請勿用于生產(chǎn)環(huán)境!
2、歡迎轉(zhuǎn)載、修改、分享本文及虛擬機(jī),但請注明出處。
3、感謝 fast.ai 的無私分享!

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