如何使用阿里云GPU云服务器进行深度学习训练？

如何使用阿里云GPU云服务器进行深度学习训练？
1. 服务器购买与配置
首先，你需要在阿里云平台上购买一台GPU云服务器。在购买过程中，你需要选择适合深度学习任务的GPU服务器实例，例如“GN5(P100)”，并选择合适的地域和镜像。镜像应选择已经预装了GPU驱动和深度学习框架的版本，如Ubuntu16.04。此外，为了节省成本，可以选择按量付费的计费方式，而非包年包月。

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2. 远程连接与环境安装
购买完成后，通过Xshell或其他远程连接工具连接到服务器。在服务器上，你需要安装Anaconda管理库，并通过conda创建一个新的conda环境用于深度学习任务。此外，还需要安装jupyter notebook，并配置其远程访问。

3. 数据传输与文件管理
为了便于在本地和服务器之间传输数据和文件，可以使用putty工具链接linux服务器和Winscp工具进行文件传输。同时，需要了解如何更改目录权限和设置文件夹权限。

4. 深度学习框架与库的安装
在新的conda环境中，你需要安装TensorFlow的GPU版本以及其他深度学习所需的库，如numpy、pandas等。如果需要，还可以使用pip指令进行安装。

5. 安全性和成本控制
在使用过程中，需要注意安全组的配置，以允许必要的端口访问。此外，为了节省成本，可以合理利用云服务器的计费规则，如按量付费和抢占式实例。