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使用 Paperspace 在云端建立 GPU 工作站
如果您无法在本地访问现代 NVIDIA GPU，那么最好的办法通常是在云中运行 GPU 密集型训练作业。Paperspace 是一种云服务，它提供对配备 GPU 的完全预配置的 Ubuntu 16.04 桌面环境的访问。
来源:RStudio AI博客我们非常高兴地宣布，Paperspace 云桌面服务现已提供 RStudio TensorFlow 模板。
RStudio TensorFlow 模板 Paperspace如果您无法在本地访问现代 NVIDIA GPU，最好的办法通常是在云中运行 GPU 密集型训练作业。Paperspace 是一种云服务，可访问配备 GPU 的完全预配置的 Ubuntu 16.04 桌面环境。添加 RStudio TensorFlow 模板后，您只需单击几下即可配置一个随时可用的 RStudio TensorFlow w/GPU 工作站。预配置软件包括：
RStudio TensorFlow 模板- RStudio Desktop 和 RStudio ServerNVIDIA GPU 库（CUDA 8.0 和 cuDNN 6.0）TensorFlow v1.4 w/ GPUR keras、tfestimators 和 tensorflow 软件包tidyverse 软件包套件（ggplot2、dplyr、tidyr、readr 等）
RStudio Desktop 和 RStudio Server
NVIDIA GPU 库（CUDA 8.0 和 cuDNN 6.0）
TensorFlow v1.4 w/ GPU
R keras、tfestimators 和 tensorflow 包。
keras tfestimators tensorflowtidyverse 包套件（ggplot2、dplyr、tidyr、readr 等）
tidyverse入门
要开始使用，请先注册一个 Paperspace 帐户（注册时可以使用 RSTUDIO 促销代码来获得 5 美元的帐户信用额度）。
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然后，使用 RStudio 模板创建一个新的 Paperspace 实例：
RStudio 模板然后，选择其中一个 Paperspace GPU 实例（而不是 CPU 实例）。例如，我们在这里选择包含 NVIDIA Quadro P4000 GPU 的 P4000 机器类型：
有关入门的完整详细信息，请参阅 TensorFlow for R 网站上的带有 Paperspace 的云桌面 GPU 文章。
带有 Paperspace 的云桌面 GPU训练卷积 MNIST 模型
Keras MNIST CNN 示例RSTUDIO