接著上文VS Tools for AI全攻略，我們來討論如何使用Azure資源來訓練我們的tensorflow項目。Azure云我個人用得很多，主要是因為微軟爸爸批了150刀每月的額度，我可以愉快地玩耍。

那么針對Azure，有成套的兩個方案解決問題。

方案一（比較有錢的、對速度要求高的）：使用Deep Learning Virtual Machine - NC系列虛擬機

這個是真貴……具體配置方案如下：

首先你得有一個Azure。這一段不講。

然后進入你的Azure Portal，新建一個這樣的虛擬機：

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根據云虛擬機的一般情況，你可以在創建虛擬機的時候用密碼創建，然后使用XShell生成RSA密鑰對，使用SSH遠程連接。一般來說SSH連接都是更加主流且常見的連接方式。

之后選擇配置。

別急著說貴，必要情況下，這個GPU好到足以撐起整個實驗室。請看配置：

看到K80，你就會瞬間覺得這個價格無比良心了。

但是對于那些個人用戶來說，肯定是用不到這么高端的配置的。對于這些個人用戶，該怎么做呢？

現在我們需要一種窮人的方法來搭建好Azure虛擬機。

思路很簡單，因為AI組件的原理其實是傳送了script文件和命令上去，那么我們這個虛擬機只要做好了所有的配置，那么我們就可以將它當作深度學習虛擬機來用了。

寫到這里，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。當然選擇Windows虛擬機也是可以的，只是不太主流。

選擇存儲之后，使用XShell遠程連接虛擬機（這樣比較方便）。

注意此時的虛擬機，GPU約等于沒有，所以我們不得不運行CPU版本。所以這個虛擬機的性能會比較差，但是虛擬機此時也可以拿來用作其他事情，比如當作私有云盤，或者是tizi。

具體的安裝步驟可以查看http://www.cnblogs.com/ldzhangyx/p/7624771.html，這篇博文主要講述了如何deploy你的虛擬機，并且安裝好TensorFlow環境。注意，與那篇文章有些區別的是，Azure虛擬機一般情況下不能帶動CUDA，所以我們需要做的僅僅是：

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，所以也可以安裝Anaconda來做到一次性配置。

TIPS：一定要安裝好所有的依賴庫，具體的列表可以通過報錯信息確定。

下面的操作以Ubuntu版本為準，Windows版本的配置方法類似。

我們打開VS installer，安裝Azure SDK。

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

這里做出中文的說明。

1，打開你的解決方案。

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

連接完成之后你可以發現Remote machine里多了你的虛擬機。你可以點進去看看你虛擬機的文件。

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3，提交一個Job。

在解決方案管理器里提交job，有幾個參數需要注意一下：

?

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

下面這些參數有些復雜，但是如果你直接提交的話，將會報類似的錯誤。

點擊這里查看所有的Jobs：

?如果你選擇了Python2/3雙版本共存，可能會出現這樣的錯誤：

?

原因出在這里：

如果我們在Summit的時候填寫的是python，那么虛擬機會執行python tensorflowapplication.py這一條指令。

而我們之前為了方便，安裝了Python3使得兩版本共存，那么python調用的其實是python2.要使虛擬機調用Python3，我們只需要這么修改：

?

這樣我們就可以使用Python3了。

提交，查看結果：

如果你要在執行的時候指定一些參數，也是在類似的地方進行調整

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• 微軟Connect(); 2017大會梳理：Azure、數據、AI開發工具
  

原文：http://www.cnblogs.com/ldzhangyx/p/7967500.html

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的VS Tools for AI全攻略（2）低配置虚拟机也能玩转深度学习，无需NC/NV系列的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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