上篇我们已经在aws上搭建了自己的深度学习主机，本文我们将在这台深度学习主机上安装必要的软件工具包，我们开始吧~
软件篇：
深度学习中，我们需要调用各种已开发好的库，这里推荐使用anaconda，简单方便，至少不会为了各种依赖项而头疼。
一、安装anaconda
1、下载
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda2-5.2.0-Linux-x86_64.sh
注意：这个地方下载anaconda2 对应python2.7，之后可以在独立环境中创建python=3.5
2、安装anaconda
bash Anaconda2-5.2.0-Linux-x86_64.sh
一路回车+yes即可，最后确认将路径加入用户的.bashrc中
(最后一步如果忘记点yes ，需要手动在~/bashrc 中手动添加 export PATH=/home/ubuntu/anaconda2/bin:$PATH)
3、生效.bashrc
source .bashrc
二、创建独立环境
conda create -n cv python=3.5
source activate cv
三、 conda安装tensorflow
这里我们安装tensorflow-gpu版本
anaconda show anaconda/tensorflow-gpu
conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow-gpu
四、 安装keras
这里我们直接源码安装
git clone https://github.com/fchollet/keras.git
cd keras/
python setup.py install
五.conda安装opencv
conda install opencv
六、安装项目需要库
conda install numpy pandas jupyter notebook matplotlib cython
pip install pillow
pip install pydot
sudo apt-get install graphviz
七、设置Jupyter notebook
cd ~
jupyter notebook --generate-config
jupyter notebook password（记住此密码，用浏览器访问连接时会用到）
vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py（修改下面的地方）
> c.NotebookApp.ip='*'
好的，到这里深度学习的环境算是搭建完成了，可以启动jupyter notebook啦。
tips：为避免训练网络过程中，因网络波动导致启动jupyter notebook的终端断开链接，从而致使我们白白浪费时间（时间就是金钱一点都不假），建议 nohup jupyter notebook xxxxx.ipynb >> log.txt 2>&1 & 启动。nohup（no hang up）命令，即使退出账户或断开终端的情况下相关的jupyter notebook进程依然运行。
本地pc浏览器上，访问aws主机8888端口（复制公有dns（ipv4），然后再浏览器中输入 ipv4：8888），我们就可以尽情搭建、训练自己的网络模型啦。
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