从申请服务器到搭建深度学习环境(CPU)

最近，我无时无刻不在感叹这是个拼资源的时代。比如，最近比较火的深度学习就是这样，如果你身边没有一块GPU可用，出去见面你都不好意思跟人打招呼。当然，数据是核心。

今天申请了一个腾讯云服务器，2G内存、20G磁盘存储，ubuntu16.04。为什么选择ubuntu16.04？因为centos6.x的环境有好多底层的库不够用，而且很难升级，比如glibc这个库。据说centos7.x有所改善，但有些库甚至比centos6.x还要低。综上，我毫不犹豫的选择的ubuntu16.04.

下面我是我搭建个一个CPU的深度学习环境。

1、安装anaconda2.4.2

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda2.4.2-Linux-x86_64.sh

将anaconda的命令加到环境变量里 export PATH=/root/anaconda2/bin:$PATH

2、安装TensorFlow

参考  http://blog.csdn.net/u010497846/article/details/54604053

conda install --channel https://conda.anaconda.org/dsm protobuf

conda install --channel https://conda.anaconda.org/dhirschfeld tensorflow

3、安装切换python

ubuntu自带的有个python2.7.12，anconda有个自带的python2.7.12,两者不要搞混淆了

切换到anaconda的python

 alias python=/root/anaconda2/bin/python2

如果想要切换到ubuntu自带的python（没必要）

alias python=/usr/bin/python2

4、安装keras

安装keras
conda install keras