一、配置虛擬機
配置系統環境
下載 CentOS7 64 鏡像
http://mirrors.163.com/centos/7/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-Minimal-1611.iso
安裝 VirtualBox，新建虛擬機（Linux類型），加載虛擬磁盤，運行虛擬機。從鏡像安裝系統。
安裝Virtualbox AddOn，以支持與寄主系統互通。
https://my.oschina.net/jsk/blog/289275
替換yum源
cd /etc/yum.repos.d
mv CentOS-Base.repo CentOS-Base.repo.backup
curl http://mirrors.163.com/.help/CentOS7-Base-163.repo > CentOS-Base.repo
安裝虛擬機增強包
http://www.linuxidc.com/Linux/2016-08/134292.htm
yum install -y gcc gcc-devel gcc-c++ gcc-c++-devel make kernel
kernel-devel
安裝wget、tmux、vim、zsh、pip
yum install wget tmux vim zsh pip
替換終端
http://blog.csdn.net/yangcs2009/article/details/45720193
查看終端：cat /etc/shells
更改終端：chsh -s /bin/zsh
修改分辨率
http://www.gnu.org/software/grub/manual/html_node/Simple-configuration.html#Simple-configuration
http://www.360doc.com/content/12/0501/23/834950_207994643.shtml
當前通過直接修改 /boot/grub2/grub.cfg 實現（添加vga=789），不是太優雅。
打通內網
進過反復試驗，MAC下似乎無法通過nat端口映射，只能再添加一個主機直連的虛擬網卡。
通過主機直聯的私有網段默認為192.168.99.XXX。
同時，關閉系統防火墻：
service firewalld stop
systemctl disable firewalld.service
配置機器學習環境
共享文件
設置VirtualBox共享宿主主機文件，拷貝課程文件至 ~。
共享的目錄位于 /media
下載并安裝anaconda
參考： http://www.cnblogs.com/piperck/p/5156493.html
cd ~
wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh
別忘了添加anaconda的目錄到zsh的$PATH
分別配置Anaconda環境
參考：http://www.lxweimin.com/p/d2e15200ee9b
fast.ai課程（Lesson1~Lesson7.ipyb）官方使用的環境是Python2（通過配置Python3也可以），而Deepdream使用的是Python3，為了便利我們至少需要建兩個環境。
1、 初始自帶的 root 環境 ，使用 Python2.7版本，我們將這個環境配置為可執行Fast.AI課程文件（硬盤空間充足的話最好新建一個環境，以免以來的庫版本被修改）。
刪除anaconda默認環境的karas版本，使用舊版本（anaconda不提供，需要通過pip安裝）。
source activate root
conda uninstall keras（必要時執行兩次，分別卸載不同版本的keras）
pip install keras==1.2.2（如果發現已經安裝，最好先卸載再安裝一遍）
繼續通過conda install，安裝所有運行課程中缺失的包。
2、 我們再 新建 fastai3 環境 ，使用 Python3.5.2 版本，供折騰。
通過課程目錄下的配置文件，安裝相關依賴包。
conda env create -f ~/fast.ai/fastai3.yml
這個環境安裝好應該也可以運行Fast.AI課程，未經測試。
注意：
- 每個登錄終端，當前激活的conda環境不一致，需要通過
conda info -e確認。 - 通過conda、pip命令安裝的包只影響當前環境。
配置jupyter
設置請參考：jupyter document
jupyter notebook --generate-config
vim .jupyter/jupyter_notebook_config.py
修改配置文本以達成以下目的：
- 允許root運行notebook
- 允許空密碼
- 禁用自動生成token
- 綁定IP到0.0.0.0（避免只有本機才可訪問）
- 修改端口到888
此外，Anaconda 4.1.0之后，在notebook圖形界面中可 選擇ipyhon內核 （可以不用事先activate對應的環境了）。并且會記住每個notebook最后一次選擇的內核版本。
詳情請見stackoverflow
需要分別配置每個Conda環境的ipython kernels，使之在notebook中可選：
source activate root
conda install notebook ipykernel
ipython kernel install --user
source activate fastai3
conda install notebook ipykernel
ipython kernel install --user
進入jupyter后，打開notebook，通過菜單 Kernel > Change kernal 可切換該notebook對應的內核。
配置theano
vim ~/.theanorc ,手工敲入并保存（要是用ssh終端，可以復制粘貼）：
[global]
device = cpu
floatX = float32
[cuda]
root = /usr/local/cuda
配置keras
vim ~/.keras/keras.json,修改配置如下：
{
"image_dim_ordering": "th",
"epsilon": 1e-07,
"floatx": "float32",
"backend": "theano"
}
二、其它說明
1、本系統未考慮安全性，僅限學習使用，請勿用于生產環境！
2、歡迎轉載、修改、分享本文及虛擬機，但請注明出處。
3、感謝 fast.ai 的無私分享！
虛擬機下載，請移步： Fast.AI課程文件、教學視頻及學習環境虛擬機下載分享
