Google Cloudのカスタムパッケージを使用した簡単なTensorflow

Question

タスク：私が少なくとも32GBのメモリでクラウドに書き込んだtensorflow train.pyスクリプトを実行します。

要件：このスクリプトには、numpy、scipy、mktなどの依存関係があります。私はこれらをインストールする必要があります。私はちょうど経験のようなナンセンスのないsshシェルがほしいと思う。私はトレーニングデータを含むすべてのファイルをディレクトリに入れたい、必要ならばパッケージをインストールしてから、python train.pyを押して実行させます。私はウェブアプリを走らせたり、Googleのマシン学習プラットフォームを使って私のためにやっているのではない。

すべてのチュートリアルは、httpリクエストなどの拡張されたデプロイメントのためのものであり、不必要に複雑なようです。私のコンピュータは機械学習には弱すぎるので、サーバ上でコードを実行する簡単な方法を探しています。

Answer 1

AppEngineを使用しないでください。代わりにCompute Engineを使用してください。ほぼ同じことが、非常に簡単で、あなたがインストール何を、あなたが実行するものの制御に完全にされているなど、あなたのために働く必要があり

簡単な手順： -Create Compute Engineのインスタンス -Choseオペレーティングシステム（Ubuntuの多くのCPUとメモリが必要です（デフォルトのオプションを取得するのではなく、CPU /メモリの比率を自分で設定するには、[カスタマイズ]を選択してください） - HTTP/HTTPSを有効にする後でテンソルボードを使用することができます - 作成された後、SSHがマシンに入ります。 Pythonはすでにプリインストールされています（デフォルトは2.7ですが、Python3のエイリアスとしては3.xもあります） - Tensorflow、Numpy、Pandasなどを簡単なPIPでインストールします - Tensorflowをビルドする場合はBazelをインストールすることもできますソースを追加し、CPU操作を高速化する - クラウドストレージバケットからすばやくコピー/ペーストする場合はgcsfuseをインストールしてください - 複数のTensorflowセッションを並列に実行する場合は、tmuxを使用してください（異なるハイパーパラメータなどを試してみてください）

これはすべて非常にクリーンでシンプルであり、本当にうまく機能します。終了後にシャットダウンすることを忘れないでください。 Preemptableインスタンスを作成して超安価にすることもできます（ただし、警告なしにいつでもシャットダウンできますが、まれに起こります）。