滴滴云的GPU云可以用了，冲着3元一小时的价格，我去试了一把。
1、好吧，先注册滴滴云，这个简单略过。
2、要购买GPU实例，先要实名认证，要上传身份证的正反面，JPG格式，好吧，我上传，在下班时间里居然秒通过，话说这不是人为审核吧，我估计乱传一张身份证也会通过。
3、开始购买了啦，发现可用地区有且只有广州一区和广州二区，难道滴滴服务器只在广州吗，难道是根据我的地区自动选择的（深圳，不知其它的人是不是更多选择），没有譬如香港之类的地区，这就造成我们的服务器天然上不了类似google的网站，不巧的是tensorflow正好是google的。
GPU服务也是有且只有一个p4
镜像有两个右上角有GPU的，我们选个Ubuntu吧
付费我是按时发费
选择最低配置
选择带宽1M的话是0.03元每小时（按小时收费哦），开始配置服务器时应该要分配大一点，因为肯定要下载一些环境之类的。
最后再设一下密码（用户名固定为dc2-user）：
好吧，最后用微信付款3.03元（1M带宽），申请到如下配置的GPU服务器一个小时的使用时间
可以看出来，收费主要有三项，一个是镜像占有空间收费（20G内免费，我们现在还没有创建镜像），实例收费，带宽收费。
注意点：
当你创建完实例以后，系统就开始收钱喽，如果你不想让它收钱要怎么办，你可能会认为把实例关机就不收钱了，答案是错的，你得把这个实例删除，删除哦，当你把实例删了以后，发现宽带还在收钱哦，你还要把宽带也删了哦，也就是说当你不想付钱时，你要手动分别删除两个项目实例和带宽哦。你又会说了，我好容易配好的环境训练一次，删了以后，后面再用又要再配环境，那不是晕了，所以你在删除之间先做个镜像，然后删除实例和网络。后面再用的时候，再创建实例的时候选择这个自己的镜像，就可以还原到上次的系统了。
好吧，我们终于建好了实例，有了ssh的帐号和密码，我们在windows上要装个ssh的客户端来登陆吧，常用的应该是winscp+putty吧,要上传下载文件就用winscp,要命令行就用putty,在winscp里可以打开putty,但要先装好putty,并且做一下配置关联起来。
putty登陆上去以后，可以发现它已经装好的显卡驱动+cuda(9.0)+cudnn(7.0),但是其它像tensorflow之类都是没有的。
我上去的第一次事是启用root,为root设置密码以后，把ssh的允许root登陆，
相关指令是：
sudo passwd root
/etc/ssh/sshd_config 修改该配置文件（红色字体位置修改）：
# Authentication:
LoginGraceTime 120
PermitRootLogin yes
StrictModes yes
修改完以后重启服务，或是重启实例：
service sshd restart
现在再用winscp直接以root登录以后，就可以无限制的做各种动作了。
如果只是一台训练机，我个人感觉不用担心安全问题，因为训练完我马上关掉，而且在防火墙上默认只开了443，80，22等端口，可以按自己的需求关掉除22外的其它外网端口。
打开putty，使用root连接上实例，先给它装个anaconda先
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
chmod 777 Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
sh Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
按q，然后yes，然后一路按提示yes,最后提示是否加到bashrc，这是需要的。
装完以后
source ~/.barshrc
另外cuda的lib也要加到barshrc里，不然后面使用tensorflow时有问题
nano ~/.barshrc
再最后加上
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64ctrl-o +回车 //保存
ctrl-x //退出
nano ~/.barshrc
看看python装好了没
python --version
安装tensorflow
pip install tensorflow-gpu
装完tensorflow以后，我们就可以做事了，比如做对象检测，将
https://github.com/sanfooh/tensorflow_object_detection_api_demo
这里的脚本一脑的粘进去（具体可以查看这里的视频
https://edu.csdn.net/course/detail/8274
）：
#在根目录下创建一个output目录
mkdir /output
cd /output/
#下载旧版本的tensorflow model（object api 包含在model里）,最新版本的api存在问题（当前2018.4.20）
wget https://github.com/tensorflow/models/archive/dcfe009a024854207c9067d785c105f5ebf5a01b.zip
unzip dcfe009a024854207c9067d785c105f5ebf5a01b.zip
mv models-dcfe009a024854207c9067d785c105f5ebf5a01b models
rm dcfe009a024854207c9067d785c105f5ebf5a01b.zip
#安装依赖项
pip install Cython
pip install pillow
pip install lxml
pip install jupyter
pip install matplotlib
pip install opencv-python
pip install pycocotools
#安装object detection api 并验证
cd /output/models/research/
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim
python object_detection/builders/model_builder_test.py
#下载图片及标注文件
cd /output
git clone https://github.com/sanfooh/tensorflow_object_detection_api_demo.git
#下载预训练文件
cd /output/tensorflow_object_detection_api_demo
wget http://download.tensorflow.org/models/object_detection/ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17.tar.gz
tar -xzvf ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17.tar.gz
rm -r ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17.tar.gz
#生成tfrecord数据集
python create_tf_record.py
#可使用check_tfrecord.ipynb验证一下tfrecord是否有问题
问题来了，其中红色部分下载的预训练文件是在tensorflow的官网上，在这台服务器上是拿不下来的。所以只能想其它的办法，比如用翻墙之类的方法，先把它拿到本地来，然后再通过winscp传上去，由于winscp是用root登录的，所以就不会出现没有权限之类的。
当我们要启动jupter notebook时：
jupyter notebook --allow-root --ip 实例的内网ip port 80
要注意的是，这里的ip要设置为实例的内网ip,而不能设为外网ip,然后在防火墙组里默认开了80，所以用就指定80好了，如果不指定，默认开启6006，那就要滴滴云安全-防火墙组里手动打开这个端口了。
同样的查看tensorboard
tensorboard --logdir=mytrain --port=80
搞七搞八之后，时间差不多了，我们需要对这个实例生成一个快照（镜像）保存下来，生成快照之前最好瘦身一下系统，不必要的文件删除掉，因为超过20G是要收费的，生成完镜像以后，我们就可以把实例删掉，再把网络-弹性公网ip也删除，就可以洗洗睡了，然后啥时有项目要训练，就利用此快照创建一个实例，再通过winscp把样本传上去进行训练，最后通过winscp把模型拿下来用了。
视频介绍链接： https://edu.csdn.net/course/detail/8274
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