本文简单介绍如何租用和使用AmazonEC2P2实例：p2.xlarge配备12G显存的TeslaK80显卡。上图中的价格是在Linux操作系统上的价格，在Windows上会稍微贵一些。p2.xlarge的价格是每小时1.084美元，这也是我选择的实例。但是为了降低成本，我选择了现货实例。这将使价格低至0.2746美元（受波动影响）。下面介绍具体流程：1.注册账户首先，你要在AWS上注册一个账户，需要绑定一张可以支付的Visa或者Mastercard信用卡。注册后，您需要申请提高限额。填写region时，填写NorthernVirginia或Oregon，然后在Newlimitvalue一栏填写1，然后提交。然后就等着过去了。我等了大约2个小时。2、打开实例，打开EC2控制面板，如下：然后在左侧栏中选择biddingrequest（如果点击“StartInstance”蓝色按钮，则会启动普通实例，选择操作系统，然后然后一路走，过程中需要创建和下载密钥对），进入后点击“RequestSpotInstance”蓝色按钮。然后开始填写，其中，选择你要的AMI（选择Windows系统必须要有桌面！），其他填写如下：然后进入下一页，选择大一点的EBSvolumesize，比如500G，如果选择在Windows系统下就是C盘的大小。您还可以添加其他卷（磁盘）。接下来在“KeyPairName”一栏中，如果没有就自己创建，然后下载保存，后面会用到。“安全组”列可以是默认的或创建一个。“有效时间”可以自己决定，反正中间可以自己结束。然后单击Review按钮，然后单击Activate。然后会看到如下页面：看到状态为激活后，点击红框里的东西，然后会看到如下页面（一开始会进行2轮状态检查，下图会beafterallpasses):一旦状态检查通过后，开始计费（不足一小时按一小时计费）。现在您可以连接到远程桌面。注意：竞价实例虽然便宜，但一旦启动就无法停止，只能终止。一旦终止，远程系统上的所有配置和数据将被清除，您只能重新开始一次投标请求。在启动实例之前，如果您有无法直接从互联网下载的数据，您必须在启动实例之前将所有数据转移到互联网（例如谷歌驱动器或Dropbox或百度磁盘），然后将数据下载到服务器节省开支。3、远程桌面连接点击上图中的“连接”按钮，然后下载远程桌面连接程序，顺便获取登录密码，这时需要使用之前下载的密钥对。运行远程桌面连接程序，选择管理员，然后输入密码。连接成功后，就可以远程控制服务器了（桌面上的Chrome、NV、Pycharm都是我安装的）：4.深度学习环境配置（Windows10）由于我的主机是Windows10系统，所以让我介绍一下Windows10下GPU版Tensorflow+keras的安装步骤一：安装Python3.5.2步骤二：安装VisualStudio2015（C++部分即可）步骤三：安装CUDAToolkit8.0（假设安装路径为：C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v8.0)第四步：下载库cuDNNv5.1，然后将里面的三个文件夹复制到上一步的路径下，如下：第五步：环境变量，确保如下：第五步：安装Anaconda，然后如下：创建conda环境，在命令行输入：condacreate-ntensorflow-gpupython=3.5.2激活环境：activatetensorflow-gpuInstallTensorflow：pipinstalltensorflow-gpu安装Keras：pipinstallkeras第六步：安装PythonIDE，例如Pycharm。
