我需要使用Tensorflow 2.0设置一个AWS EC2 GPU实例。我看到的所有文档都表明当前的AWS AMI映像仅支持Tensorflow 1.14或1.15，但不支持Tensorflow 2.0。因此，我想知道在AWS实例上获取Tensorflow-gpu 2.0的最佳方法是什么。
我可以创建一个EC2 GPU实例，安装Nvidia驱动程序，然后使用nvidia-docker和Tensorflow 2.0.安装docker实例，或者仅使用Tensorflow 1.14安装AWS AMI映像然后升级到Tensorflow 2.0会更容易吗？尚不清楚哪种方法更有意义。
欢迎大家提出意见。
python大神给出的解决方案
所以我经历了两条路线。现在我要说的是，用Tensorflow 2.0设置docker容器比从AMI映像构建要容易。
对于docker路由，您可以使用GPU启动Ubuntu 18.04实例。然后，您必须执行以下步骤。现在，我列出了基本步骤，但没有详细介绍。但是希望这足以帮助某人入门。
启动实例并安装docker-ce软件。确保网络端口8888可用于传入连接。
为特定的GPU实例安装nvidia驱动程序：https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/install-nvidia-driver.html
从Nvidia github存储库安装nvidia-docker软件。这将使Docker映像能够访问EC2实例上的GPU驱动程序。
使用以下命令下载并运行tensorflow 2.0容器：docker run -it --gpus all --rm -v $(realpath ~/Downloads):/tf/notebooks -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:2.0.0-gpu-py3-jupyter
这应该启动一个笔记本，用户可以从他们的计算机访问它。
如果要通过AMI映像执行此操作，则基本上必须安装Tensorflow 1.14映像，然后对其进行升级。这实际上比看起来难。同样，这是这些步骤的简要概述，但是我尝试尽可能地包括链接或代码。
在服务器（25.2）上设置ubuntu 18.04深度学习AMI。
更新和升级ubuntu：
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
由于当前发行版使用程序包管理器的代理版本，请更新Anaconda发行版。
conda update conda
conda update --all
创建一个tensorflow 2.0 conda环境
conda create -n tf2 python=3.7 tensorflow-gpu==2.0 cudatoolkit cudnn jupyter
在外壳中初始化conda。您必须执行此操作才能使用shell中的conda命令。您可能需要退出该实例，然后再回切到该实例中。
conda init bash
bash
安装environment_kernels软件包
pip install environment_kernels
安装jupyter笔记本扩展
conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions
在实例上安装Jupyter服务器。请按照链接上的说明进行操作：https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/setup-jupyter-config.html
ssh进入实例并启动Jupyter服务器。
ssh -N -f -L 8888:localhost:8888 ubuntu@aws-public-url
打开计算机上的浏览器，然后浏览到该服务器的公共URL：8888。
因此，在亚马逊发布Tensorflow 2.0 AMI之前，我会说使用第一种方法而不是第二种方法。
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