これなーに

GPUが無いローカル環境でディープラーニングをやろうとすると、遅くてストレスマッハ。
一方GPUを簡単に使えるAWSでやろうとすると、IDEの無い状態(vimやemacs)でコードを書かないといけなくて辛い。
なので、AWS上でjupyterを使って多少楽にかけるようにしてみる。

jupyterのよさ

tabで補完できる。以上！
まぁseabornとかでグラフィカルに見えるとか、pandasで表がいい感じに見えるとかそういうのもある。他人に喋るとき楽。とか

やってみる

# jupyterインストール
pip install jupyter

# jupyterの設定ファイル等の生成
jupyter notebook --generate-config
  # rootユーザーでやると、それやめたほうがいいよって出る。別にいいやって場合は--allow-rootを追加でつける。

# ローカルからの接続設定
vi ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

# 以下を追加
c.NotebookApp.ip ='*' # 接続元のIP制御
c.NotebookApp.port = 8888 # 接続元のポート制御

jupyter notebook --allow-root

あとは、AWSのセキュリティグループで接続元のグローバルIPとポート：8888を許可してあげれば、OK。

これでjypyter上でcaffeやkerasなどなどを好きに使って、GPU有りな形でコーディングできる。