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Azure相當(dāng)于一個大型的云操作系統(tǒng)，Azure既提供了基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)如虛擬機，硬盤，又提供了托管服務(wù)，你可以把自己開發(fā)的網(wǎng)站托管在上面發(fā)布后就可以訪問了，本篇文章重點為大家講解一下Azure的使用方法。
目前創(chuàng)新互聯(lián)已為上千多家的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、網(wǎng)頁空間、網(wǎng)站運營、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計、阿克陶網(wǎng)站維護等服務(wù)，公司將堅持客戶導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長，共同發(fā)展。
在Azure上搭虛擬機
首先我們打開Azure。
之后點擊右上角的Terminal，選擇Bash，進行最初的準(zhǔn)備。此時將會分配一個新的存儲空間給你使用。
輸入：
sudo pip install azure-cli
之后：
az login
接下來我們新建一個資源組用作管理，資源組選擇EastUS。
az group create -n tensorflow -l EastUS
這個時候我們可能需要一個SSH密鑰對，這個我們待會再說。
接下來我們新建一個虛擬機，選擇左邊的側(cè)欄：
選擇ubuntu 16.04 LTS即可，之后按照自己需要的進行定制。 在第一步的時候可能需要你選擇用戶名或者SSH，此時建議先使用用戶名，之后再禁用。
一切都配置完成之后,啟動虛擬機：
az vm start -g tensorflow -n tensorflow
使用用戶名密碼登陸。
接下來我們安裝CUDA8 + CuDNN 5.1. TensorFlow官方尚未支持CUDA9，所以我們暫時使用CUDA8.
wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64-deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64-deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y cuda
rm cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64-deb
之后我們可以使用
nvidia-smi
查看GPU狀態(tài)
下一步安裝CuDNN 5.1.
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/redist/cudnn/v5.1/cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
sudo tar -xzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz -C /usr/local
rm cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
sudo ldconfig
最后添加進環(huán)境變量：
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0
export PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH}
export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64:/usr/local/cuda/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}
因為我喜歡用python3，所以我要另外裝上Python3和對應(yīng)的pip。
sudo apt-get install python3-setuptoolssudo easy_install3 pip
這樣，你輸入Python3，pip3會啟動Python3，而輸入python，pip會啟動Python2.
之后安裝TensorFlow r1.2（因為1.3版本需要CuDNN 6+）
sudo apt-get install -y python3-dev
sudo pip install tensorflow-gpu==1.2
TensorFlow的安裝完成。輸入下列語句進行測試：
>>> import tensorflow as tf
>>> session = tf.Session()
當(dāng)然，你可以隨時離開虛擬機：
az vm deallocate -g tensorflow -n tensorflow
分享文章：詳解Azure的使用方法
當(dāng)前網(wǎng)址：http://www.5511xx.com/article/cdiioce.html
