【微软大法好】VS Tools for AI全攻略（3）：低配置虚拟机也能玩转深度学习，无需NC/NV系列

接着上文，如今咱们须要一种穷人的方法来搭建好Azure虚拟机。

思路很简单，由于AI组件的原理实际上是传送了script文件和命令上去，那么咱们这个虚拟机只要作好了全部的配置，那么咱们就能够将它看成深度学习虚拟机来用了。

写到这里，我忍不住哀叹一声。买不起外置显卡的穷人，只能绞尽脑汁想这种省钱的办法。

新建一个Ubuntu 16.04LTS虚拟机。固然选择Windows虚拟机也是能够的，只是不太主流。

选择存储以后，使用XShell远程链接虚拟机（这样比较方便）。

注意此时的虚拟机，GPU约等于没有，因此咱们不得不运行CPU版本。因此这个虚拟机的性能会比较差，可是虚拟机此时也能够拿来用做其余事情，好比看成私有云盘，或者是tizi。

具体的安装步骤能够查看http://www.cnblogs.com/ldzhangyx/p/7624771.html，这篇博文主要讲述了如何deploy你的虚拟机，而且安装好TensorFlow环境。注意，与那篇文章有些区别的是，Azure虚拟机通常状况下不能带动CUDA，因此咱们须要作的仅仅是：

1，安装Python3

2，安装TensotFlow及必要的依赖库（如pandas），这个依赖库的列表可能很长，因此也能够安装Anaconda来作到一次性配置。

TIPS：必定要安装好全部的依赖库，具体的列表能够经过报错信息肯定。

下面的操做以Ubuntu版本为准，Windows版本的配置方法相似。

咱们打开VS installer，安装Azure SDK。

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安装完成以后的主要步骤参见：https://github.com/Microsoft/vs-tools-for-ai/blob/master/docs/tensorflow-vm.md

这里作出中文的说明。

1，打开你的解决方案。

2，选择服务器资源管理器，使用SSH链接好你的虚拟机。（记得提早给你的虚拟机设置静态IP）

链接完成以后你能够发现Remote machine里多了你的虚拟机。你能够点进去看看你虚拟机的文件。

 

3，提交一个Job。

在解决方案管理器里提交job，有几个参数须要注意一下：

 

cluster是你的虚拟机名字。在第三行有一个Job Name必须写，你选一个本身喜欢的名字就好，做为job的区分标识。

下面这些参数有些复杂，可是若是你直接提交的话，将会报相似的错误。

点击这里查看全部的Jobs：

 若是你选择了Python2/3双版本共存，可能会出现这样的错误：

 

缘由出在这里：

若是咱们在Summit的时候填写的是python，那么虚拟机会执行python tensorflowapplication.py这一条指令。

而咱们以前为了方便，安装了Python3使得两版本共存，那么python调用的实际上是python2.要使虚拟机调用Python3，咱们只须要这么修改：

 

这样咱们就可使用Python3了。

提交，查看结果：

若是你要在执行的时候指定一些参数，也是在相似的地方进行调整。