如何在谷歌云上面跑自己的深度学习代码

竟然也有800多了，那么我就好好写吧

— 准备步骤：

1.首先选择谷歌云的原因，一个字没钱，因为谷歌云会送你300美金，个人学术一年半载杠杠的没问题。谷歌云是好的羊毛撸一撸总会有的。记得哦如果开启了虚拟机，不用了一定要关，因为这个过程是持续计费的。几个晚上没关，基本上300美金就走了100了。

2.接下来就是流程啦，首先创建谷歌云，就是注册谷歌云的账号，一般都会让你带上信用卡的，谷歌云的账号是根据你的信用卡的，只要你三百美金没花完之前，别担心不会扣你钱的。然后创建VM实例，然后让自己的VM实例带上GPU，VM就是虚拟机。怎么创建百度很多，这里不详细写了。

3.接着就是我们最关键的地方了，申请GPU，申请GPU要注意，不然失败一直失败的，一般来说你第一次申请都会说你没有配额，所以要去另一个申请他们的配额，告诉他们你要哪些，一般都会有红色的提醒，你按照红色的提醒少了什么你就申请什么？这个过程如论申请结果如何他都会告诉，仔细阅读他们发的每一封邮件，英语差的话。。。。。 自己就看着办吧哈哈哈哈哈哈哈。我记得没错的话要先申请Global。。。。啥的东西这样才可以进一步申请你记得GPU。

总结来说就是创建账号，然后创建虚拟机，这些都有完美的教程百度下就有了，然后关键的地方就是GPU的申请，和他们的工作人员好好沟通，基本上他们的工作效率很高的。

—开始使用谷歌云

接下来就是让你的电脑和你的谷歌云连接起来，MacBook的同学可以参考我的那篇再结合别人的看看。基本上就是公钥和密钥的操作与使用的过程。这一部分我真的写了文章，在这里：点我点我点我，我是电脑和谷歌云链接小助手
基本上上面的话，你的电脑就可以实现进入谷歌云的环境，然后往谷歌云上传自己的代码们。

最后就是搭建环境的问题了。首先你需要安装CUDA和CUDNN这个。选择自己合适的版本的，比如你的pytorch适配的呀，你的模型适配的呀，是的吧，我记得我好像有记录过怎么安装啊，卸载的。可以去看看 点我点我点我，我是CUDA安装小助手

然后安装各种环境tensorflow等等等。。。。。

总结的话：谷歌云注册，虚拟机创建，GPU申请，电脑和虚拟机连接，各种环境配置。好了去撸羊毛了。最后送上我们家阿猫

没有用的不用看了：

安装conda好后：
export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH
配置下路径不然你会报错的

conda create -n tf python=3.6。
创建环境接下来在这个环境走你的代码

source activate tf
激活环境基本上你就大功告成啦。

然后跑你的代码，缺少什么package就自己下载什么package
conda install …