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结论是：阿里云1核2G的服务器对于深度学习任务来说，资源非常有限，难以高效运行大多数现代深度学习模型和框架。
深度学习模型通常需要大量的计算资源和内存来训练和推理，尤其是当涉及到复杂的神经网络结构和大规模数据集时。1核CPU和2GB内存的配置在处理这些任务时会显得捉襟见肘。
首先，从硬件角度来看，1核CPU的计算能力非常有限，无法有效支持多线程并行计算，这对于深度学习中的矩阵运算和梯度更新等操作尤为不利。此外，2GB的内存对于加载大型数据集和模型参数几乎是不可能的，尤其是在使用如TensorFlow、PyTorch等流行的深度学习框架时，这些框架本身就需要占用一定的内存空间，留给实际数据和模型的空间就更少了。
其次，深度学习模型的训练过程通常需要较长的时间，尤其是在没有GPU提速的情况下。即使是最简单的神经网络，如多层感知机（MLP），在1核2G的配置下也会变得异常缓慢。对于更复杂的模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），训练时间可能会以天为单位计算，甚至根本无法完成训练。这不仅影响了实验的效率，还可能导致过拟合等问题，因为训练时间过长可能会导致模型对小规模数据集过度优化。
然而，这并不意味着完全不能进行任何深度学习相关的学习和实践。对于初学者来说，可以考虑使用较小的数据集和简化版的模型结构来进行基础概念的学习和理解。例如，使用MNIST手写数字识别数据集，构建一个简单的全连接神经网络，可以在这种配置下进行初步的实验和调试。此外，还可以利用在线平台如Google Colab，它提供了免费的GPU资源，能够显著提升训练速度和效果。
总之，虽然阿里云1核2G的服务器不适合进行大规模的深度学习训练，但对于入门级的学习者来说，仍然可以通过选择合适的小型项目和工具来逐步掌握深度学习的基础知识和技能。由于对领域的深入理解，建议逐渐升级到更高配置的硬件环境，以应对更加复杂的任务和挑战。