一、配置虚拟机
配置系统环境
下载 CentOS7 64 镜像
http://mirrors.163.com/centos/7/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-Minimal-1611.iso
安装 VirtualBox，新建虚拟机（Linux类型），加载虚拟磁盘，运行虚拟机。从镜像安装系统。
安装Virtualbox AddOn，以支持与寄主系统互通。
https://my.oschina.net/jsk/blog/289275
替换yum源
cd /etc/yum.repos.d
mv CentOS-Base.repo CentOS-Base.repo.backup
curl http://mirrors.163.com/.help/CentOS7-Base-163.repo > CentOS-Base.repo
安装虚拟机增强包
http://www.linuxidc.com/Linux/2016-08/134292.htm
yum install -y gcc gcc-devel gcc-c++ gcc-c++-devel make kernel
kernel-devel
安装wget、tmux、vim、zsh、pip
yum install wget tmux vim zsh pip
替换终端
http://blog.csdn.net/yangcs2009/article/details/45720193
查看终端：cat /etc/shells
更改终端：chsh -s /bin/zsh
修改分辨率
http://www.gnu.org/software/grub/manual/html_node/Simple-configuration.html#Simple-configuration
http://www.360doc.com/content/12/0501/23/834950_207994643.shtml
当前通过直接修改 /boot/grub2/grub.cfg 实现（添加vga=789），不是太优雅。
打通内网
进过反复试验，MAC下似乎无法通过nat端口映射，只能再添加一个主机直连的虚拟网卡。
通过主机直联的私有网段默认为192.168.99.XXX。
同时，关闭系统防火墙：
service firewalld stop
systemctl disable firewalld.service
配置机器学习环境
共享文件
设置VirtualBox共享宿主主机文件，拷贝课程文件至 ~。
共享的目录位于 /media
下载并安装anaconda
参考： http://www.cnblogs.com/piperck/p/5156493.html
cd ~
wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh
别忘了添加anaconda的目录到zsh的$PATH
分别配置Anaconda环境
参考：http://www.jianshu.com/p/d2e15200ee9b
fast.ai课程（Lesson1~Lesson7.ipyb）官方使用的环境是Python2（通过配置Python3也可以），而Deepdream使用的是Python3，为了便利我们至少需要建两个环境。
1、 初始自带的 root 环境 ，使用 Python2.7版本，我们将这个环境配置为可执行Fast.AI课程文件（硬盘空间充足的话最好新建一个环境，以免以来的库版本被修改）。
删除anaconda默认环境的karas版本，使用旧版本（anaconda不提供，需要通过pip安装）。
source activate root
conda uninstall keras（必要时执行两次，分别卸载不同版本的keras）
pip install keras==1.2.2（如果发现已经安装，最好先卸载再安装一遍）
继续通过conda install，安装所有运行课程中缺失的包。
2、 我们再 新建 fastai3 环境 ，使用 Python3.5.2 版本，供折腾。
通过课程目录下的配置文件，安装相关依赖包。
conda env create -f ~/fast.ai/fastai3.yml
这个环境安装好应该也可以运行Fast.AI课程，未经测试。
注意：
- 每个登录终端，当前激活的conda环境不一致，需要通过
conda info -e确认。 - 通过conda、pip命令安装的包只影响当前环境。
配置jupyter
设置请参考：jupyter document
jupyter notebook --generate-config
vim .jupyter/jupyter_notebook_config.py
修改配置文本以达成以下目的：
- 允许root运行notebook
- 允许空密码
- 禁用自动生成token
- 绑定IP到0.0.0.0（避免只有本机才可访问）
- 修改端口到888
此外，Anaconda 4.1.0之后，在notebook图形界面中可 选择ipyhon内核 （可以不用事先activate对应的环境了）。并且会记住每个notebook最后一次选择的内核版本。
详情请见stackoverflow
需要分别配置每个Conda环境的ipython kernels，使之在notebook中可选：
source activate root
conda install notebook ipykernel
ipython kernel install --user
source activate fastai3
conda install notebook ipykernel
ipython kernel install --user
进入jupyter后，打开notebook，通过菜单 Kernel > Change kernal 可切换该notebook对应的内核。
配置theano
vim ~/.theanorc ,手工敲入并保存（要是用ssh终端，可以复制粘贴）：
[global]
device = cpu
floatX = float32
[cuda]
root = /usr/local/cuda
配置keras
vim ~/.keras/keras.json,修改配置如下：
{
"image_dim_ordering": "th",
"epsilon": 1e-07,
"floatx": "float32",
"backend": "theano"
}
二、其它说明
1、本系统未考虑安全性，仅限学习使用，请勿用于生产环境！
2、欢迎转载、修改、分享本文及虚拟机，但请注明出处。
3、感谢 fast.ai 的无私分享！
虚拟机下载，请移步： Fast.AI课程文件、教学视频及学习环境虚拟机下载分享