选自towardsdatascience

作者：Dipanjan(DJ)Sarkar

机器之心编译

参与：李诗萌、Chita

深度学习好处多多，但构建起来却有些令人痛苦。为此，本文提供了一份详尽的教程来教你快速构建自己的深度学习环境。不仅教你利用现有资源快速搭建深度学习模型，还一步步列出了如何通过云平台搭建自己的深度学习环境。

引言

多亏了更快更好的计算，我们终于能利用神经网络和深度学习的好处在于，在构建解决方案时，我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架，比如keras、深度学习的坏处是什么呢？从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事，尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。

这个痛苦的过程我经历了好几次，也在这个过程中发现了更易于使用的服务，本文旨在教你改进自己设置的深度学习模型中不那么令人满意的部分，以便你可以更快更好地建立自己的深度学习模型并解决问题。本文涵盖了以下几个方面：

最小化配置基于云的深度学习环境建立你自己的基于云的深度学习环境本地部署提示

配置基于云的深度学习环境

如果你不想用专用硬件搭建深度学习模型，或者你想跳过那些烦人的配置和设置命令，这里有一些选择！使用预配置的基于云的深度学习环境是最好的选择。通常，有一些常用的基于云端的深度学习服务器供应商。下面的几个只需要很少的设置和配置，就可以让你马上开始工作。不过，这个列表并不全面，基本都是我用过或者从别人那听过的：

GoogleColaboratory：

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