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结论是，阿里云1核2G的服务器在学习深度学习时会面临较大的挑战，尤其是在处理大规模数据集和复杂模型时。然而，对于一些基础的学习和实验，它仍然可以起到一定的辅助作用。
深度学习对计算资源的要求非常高，尤其是内存和计算能力。1核2G的配置在硬件上相对有限，主要体现在以下几个方面：
首先，深度学习模型通常需要大量的内存来存储数据、参数和中间结果。2GB的内存对于大多数现代深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）来说是非常紧张的。即使是小型的数据集或简单的模型，也可能会导致内存不足的问题，进而影响训练速度甚至无法完成训练。此外，深度学习模型的训练过程往往需要多次迭代，每次迭代都需要占用一定的内存空间，这使得小内存的机器更加难以胜任。
其次，1个CPU核心的计算能力相对较弱，无法有效提速矩阵运算和梯度计算。深度学习的核心在于通过大量的矩阵运算来进行前向传播和反向传播，而这些运算对计算资源的需求极高。虽然可以通过优化代码或使用更高效的算法来减轻负担，但对于复杂的模型和大数据集，单核CPU的性能瓶颈仍然非常明显。相比之下，GPU或TPU等专用硬件能够显著提升训练效率，但在1核2G的环境中，显然不具备这样的条件。
尽管如此，如果只是用于学习基础概念和理解算法原理，1核2G的服务器仍然是可行的。例如，你可以尝试使用小型数据集进行实验，或者通过在线平台（如Google Colab、Kaggle Kernels等）来运行更复杂的模型。此外，还可以利用预训练模型进行迁移学习，从而减少对计算资源的依赖。这种做法不仅能够节省成本，还能帮助你逐步掌握深度学习的基础知识和技术。
总之，虽然阿里云1核2G的服务器在处理深度学习任务时存在明显的局限性，但它仍然可以作为入门学习的工具。如果你有更高的需求，建议考虑升级硬件配置或使用云端服务来获得更强的计算能力。