AWS 深度學習 AMI 現可支援 PyTorch、Keras 2 及最新的深度學習架構

今天，我們很高興宣布 AWS 深度學習 AMI 的更新。

AWS 深度學習 AMI 可讓您按一下按鈕即可在 AWS 上運作完整的深度學習環境，現可支援 PyTorch、Keras 1.2 和 2.0，同時搭配諸如 TensorFlow、Caffe2 及 Apache MXNet 等熱門機器學習架構。

使用 PyTorch 快速建立原型

AMI 現納入 PyTorch 0.2.0，讓開發人員能夠用 Python 建立動態類神經網路，非常適合文字和時間序列等動態輸入。開發人員可使用這些新手和進階教學課程，包括設立 PyTorch 的分散式訓練，快速開始著手。

改善 Keras 支援

AMI 現可支援最新版本的 Keras v2.0.8，您的 Keras 代碼預設 TensorFlow 做為後端來執行；您也可換至其他受支援的後端，例如 Theano 和 CNTK。我們也納入 Keras 1.2.2 的修改版本，可執行於 Apache MXNet 後端，提升訓練效能。

使用最新架構進行預先安裝及設定

此 AMI 版本支援下列架構的最新版本：

• 搭載 Gluon 的 Apache MXNet 0.11.0
• TensorFlow 1.3.0
• Caffe2 0.8.0
• Caffe1.0
• PyTorch 0.2.0
• 預設 TensorFlow 為後端的 Keras 2.0.8
• 預設 MXNet 為後端的 Keras 1.2.2 (DMLC 延伸)
• Theano 0.9.0
• CNTK 2.0
• Torch (主要分支)

套裝也包含下列提升 GPU 速度的預先設定程式庫：

• CUDA 工具組 8.0
• cuDNN 5.1
• NVidia 驅動程式 375.66
  
• NCCL 2.0

試用 Gluon

最後，AMI 納入全新開放原始碼深度學習介面 Gluon，讓開發人員輕鬆快速建置機器學習模型，不用犧牲效能。您可以在我們的推出公告進一步了解 Gluon 的詳細資訊，並利用帶有範本程式碼的 50 本筆記本立刻開始著手。

您可以在 AWS Marketplace 按一下，即可啟動 Ubuntu 及 Amazon Linux 的 AWS 深度學習 AMI，或者遵循逐步操作指南開始著手進行並啟動第一本筆記本。

建模愉快！

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附註：Keras 支援筆記。

您可以使用 Conda 虛擬環境，在 Keras 1 和 Keras 2 間進行切換。預設執行 Keras 2；如要切換至 Keras 1 及 MXNet 後端，請使用下列命令：

針對 Python 2 使用者：

針對 Python 3 使用者：

接著，您可以從此虛擬環境內部匯入並執行 Keras 1.2.2，正常命令如下：

您可以前往 Conda 入門指南，進一步了解 Conda 及其用於管理虛擬環境的命令列介面。