私は、次すでにインストールしてGoogleクラウド上の仮想マシンにパッケージを必要とする：Googleクラウド同等
これらは、通常、AmazonのAMIまたはMS Azureのデータサイエンスインスタンスで利用できます。
リンク： 1. Amazon's AMI！ ！
経験豊かな人が、適切なVMをGoogle Cloud Platformで実際に使用できる場合は、適切なVMを見つける手がかりを与えてくれますか？
https://cloud.google.com/datalab/
あなたのVMをより細かく制御したい場合は、この記事はあなたに多大
を助ける、それはすべてを満たしていないにもかかわらず、あなたの要件のGoogle datalabに来る最も近いです回避策ではない場合は、VMにドッカーをインストールしてください。
RとPostGreSQLについては、事前構築されたドッカーをプルして、シンプルなi以下のレポへdockerhubでnstructions
https://hub.docker.com/_/r-base/
https://hub.docker.com/_/postgres/
Goは、あなたのVMのために最も適したドッキングウィンドウを取得するには、命令は、同様のgitに追加され、
https://github.com/floydhub/dl-docker
この
CUDA 8.0（GPU版のみ） cuDNNのV5（のみGPUバージョン） Tensorflow カフェ Theano Keras ラザニア トーチ（NN、cutorch、cunnとcuDNNバインディングを含む）iTorchカーネルを含む iPython/Jupyterノート（） numpyの、scipyのダウンロード、パンダ、学びScikit、matplotlibの OpenCVの と深い学習
に使用いくつかの一般的なライブラリは、これはあなたの要件を満たすのに十分でなければなりません。
私の質問へのドッカーのルートを提案していただきありがとうございます。私はドッカーを自分で試したことはありません、私はその方法を理解しています。私はこれを行かせます。 –
AWSの/ AzureのデータサイエンスVMからドッカーを作成し、GoogleのVMで使用することは可能でしょうか？ –
より簡単な解決策は、既存のVM https://cloud.google.com/compute/docs/tutorials/migrating-vms-compute-engineを移行することです。このアンワープロバイダが解決策を提示した場合、正しいものとしてマークすることができます1つ：D –
必要なすべてのパッケージを使用して画像を作成するだけです。 –
特に、CUDANNを使った深い学習ライブラリは、バージョン/ドライバの競合の海で泳ぐような**初心者**（私のような）のためには難しい作業のように思えます。可能であれば、Googleから事前に設定されたインスタンスに固執することをお勧めします。MSとAWSがそれを提供すれば、私はすでにGCPで利用可能なものがあると推測しました。 –