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如何在 Google 云中设置 TensorFlow？我了解如何创建 Google Compute Engine 实例，以及如何在本地运行 TensorFlow；最近的一篇Google 博客文章表明，应该有一种方法可以创建 Google Compute Engine 实例并在云中运行 TensorFlow 应用程序：

机器学习项目可以有多种规模，正如我们在开源产品 TensorFlow 中看到的那样，项目通常需要扩大规模。一些小型任务最好使用在桌面上运行的本地解决方案来处理，而大型应用程序则需要托管解决方案的规模和可靠性。谷歌云机器学习旨在支持全方位并提供从本地环境到云环境的无缝过渡。

即使我对此进行了深入了解，但鉴于微软 Azure 等竞争平台提供的内容，必须有一种方法来设置 TensorFlow 应用程序（在本地开发并“无缝”扩展到云中） ，大概使用 GPU）在 Google 云中。

例如，我想在我的 IDE 中本地工作，为我的项目调整功能和代码，在那里运行有限的培训和验证，并定期将代码推送到云中以使用（任意）更多资源在那里运行训练，然后保存并下载训练好的模型。或者甚至更好，只需使用可调资源在云中运行图形（或图形的一部分）。

有没有办法做到这一点; 有计划吗？如何在 Google 云中设置 TensorFlow？

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这仍然是有限的预览。您能做的最好的事情就是注册并希望他们选择您作为预览的一部分。

https://cloud.google.com/ml/

编辑：CloudML 现在处于公开测试阶段，因此任何人都可以使用它而无需注册和请求访问。我们希望您试一试！我们有一个问题标签：google-cloud-ml。

于 2016-05-14T22:24:39.990 回答
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我建议您按照本教程逐步指导您：

https://www.youtube.com/watch?v=N422_CYuzZg

这是设置帐户等的主要文章。

https://cloud.google.com/solutions/machine-learning-with-financial-time-series-data

于 2016-05-15T01:39:30.000 回答
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如Kubernetes 博客中所述，您可以在 Kubernetes 上运行 TensorFlow。它链接到“一个分步教程，向您展示如何创建 TensorFlow Serving Docker 容器以服务于 Inception-v3 图像分类模型”，您应该能够适应运行您自己的 TensorFlow 工作负载。您可以使用Google Container Engine在 Google 的云上运行 Kubernetes。

或者，正如 Aaron 所提到的，您可以尝试注册以抢先使用 Google 的 CloudML 产品。

于 2016-05-15T05:33:17.040 回答
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使用 TPU 加速在 Google Cloud Platform 上使用 TensorFlow 最直接的方法之一是使用以下ctpu命令：

https://cloud.google.com/tpu/docs/quickstart

这将创建您需要的一切并将您登录到可以运行 TensorFlow 程序的 VM。

ctpu如果您想避免使用 Google 云外壳，这里有更多关于如何从桌面运行的信息：

https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/tools/ctpu

于 2018-08-24T23:50:06.247 回答
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要在 Google Cloud 上运行 TensorFlow，请按优先顺序：

(1) 使用 Cloud ML 引擎。这是一项完全托管的服务，支持培训和服务。您可以在 CPU、GPU 和 TPU 之间进行选择。

(2) 使用 Deep Learning VM，这是一个已安装 TensorFlow 的 Google Compute Engine 实例： https ://cloud.google.com/deep-learning-vm/docs/ -- 您可以在此实例中添加 GPU。

(3) 在 GKE 上使用 Kubeflow（Kubernetes 上的 TensorFlow）。

于 2018-08-23T06:09:53.720 回答
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根据用例，可以有多种方式。目前我想到了以下两种方法：

1）选择项目/计算机引擎/虚拟机实例/创建虚拟机实例。然后转到 VM 实例，检查实例/单击 SSH（需要“gcloud”）/复制命令并在云 shell 中运行。现在您在自己的虚拟机中。在此处安装 pip3。安装 tensorflow（cpu 或 gpu 版本）。并使用它:)

目前，谷歌云支持 tensorflow 版本 <= 1.4。

如果您对使用 tensorflow-gpu==2.0 感兴趣，可以在 https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/how-to-serve-deep-learning-使用 google Cloud Funcitons模型-使用-tensorflow-2-0-with-cloud-functions

2）您可以使用谷歌云AI平台 https://cloud.google.com/ml-engine/docs/packaging-trainer

它目前还支持 tensorflow 版本 <= 1.4。

于 2019-10-04T14:49:46.270 回答