AWS 深度学习 AMI 现在支持 PyTorch、Keras 2 及一些最新的深度学习框架

今天，我们高兴地宣布对 AWS 深度学习 AMI 进行更新。

借助 AWS 深度学习 AMI，只需单击一下鼠标，就能在 AWS 上构建完整的深度学习环境。AWS 深度学习 AMI 现已支持 PyTorch、Keras 1.2/2.0 以及 TensorFlow、Caffe2、Apache MXNet 等热门机器学习框架。

利用 PyTorch 快速进行原型设计

AMI 现在包含 PyTorch 0.2.0，可帮助开发人员在 Python 中创建动态神经网络，非常适合文本和时间序列等动态输入。借助这些初学者和高级教程 (包括设置 PyTorch 分布式训练)，开发人员能够迅速入门。

改进 Keras 支持

AMI 现在支持最新版本的 Keras - v2.0.8。默认情况下，Keras 代码以 TensorFlow 作为后端运行；不过可以切换到其他支持的后端，如 Theano、CNTK 等。我们还提供一个修改过的 Keras 1.2.2 版本，它运行在 Apache MXNet 后端上，具有更好的训练性能。

预安装和配置了最新框架

本 AMI 版本支持以下框架的最新版本：

• Apache MXNet 0.11.0 及 Gluon
• TensorFlow 1.3.0
• Caffe2 0.8.0
• Caffe1.0
• PyTorch 0.2.0
• Keras 2.0.8 (使用 TensorFlow 作为默认后端)
• Keras 1.2.2 (DMLC 分支，使用 MXNet 作为默认后端)
• Theano 0.9.0
• CNTK 2.0
• Torch (主分支)

此外，它还包含以下用于 GPU 加速的预配置库：

• CUDA Toolkit 8.0
• cuDNN 5.1
• NVidia Driver 375.66
  
• NCCL 2.0

试用 Gluon

最后但不是最不重要的一点，AMI 还包含 Gluon - 一种新的开源深度学习接口，可帮助开发人员轻松、快速地构建机器学习模型，而不牺牲任何性能。有关 Gluon 的更多信息，请参阅我们的发行公告；还有 50 多个包含示例代码的笔记本等您试用，切莫错过！

只需在 AWS Marketplace 中单击一下鼠标，您就能启动适用于 Ubuntu 和 Amazon Linux 的 AWS 深度学习 AMI；或者，您也可以按照此分步指南操作，开始启动您的第一个笔记本。

祝您建模愉快！

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关于 Keras 支持的注意事项

您可以使用 Conda 虚拟环境在 Keras 1 和 Keras 2 之间切换。默认运行 Keras 2；要切换到 Keras 1 和 MXNet 后端，请使用以下命令：

对于 Python 2 用户：

对于 Python 3 用户：

然后，即可像往常一样在此虚拟环境中导入和运行 Keras 1.2.2：

要进一步了解 Conda 及其用于管理虚拟环境的命令行界面，请参阅 Conda 入门指南。