我必须使用谷歌云平台的几项服务，但我对这几项服务（谷歌机器学习引擎、谷歌数据准备、数据实验室）感到很困惑。
它们如何相互作用？ 我有一个更具体的问题：我在云 shell 中运行了一个 python 脚本（使用 SVM 分类器）？那么我这样做是在使用谷歌机器学习引擎吗？
如果我使用 tensorflow 库运行另一个脚本 python，我使用的是谷歌机器学习引擎吗？
而使用谷歌机器学习引擎的唯一优势是谷歌机器学习库？因为 tensorflow、scikitlearn 等可以与其他 python 解释器一起使用... 非常感谢您的回答。
【问题讨论】：
标签： google-app-engine tensorflow machine-learning
当您在 Google Cloud Platform (GCP) 上创建项目时，您可以配置该项目以访问不同的服务。其中许多服务（例如 Cloud Storage、Datastore、BigTable 和 Dataprep）都涉及高速存储和转换数据。
另一项服务 Google Compute Engine (GCE) 使在 Google 强大的 CPU 和 GPU 上执行代码成为可能。当您使用 Datalab 或 Cloud Shell 运行应用程序时，GCP 会配置所需的处理器并部署您的代码。
机器学习引擎在 GCE 的 CPU 和 GPU 上运行训练和预测作业。使用该引擎的一个优点是您可以将作业配置为在处理器集群上执行。根据谷歌的说法，您还可以访问称为张量处理单元 (TPU) 的自定义处理器。您必须明确请求使用 TPU 的权限，上次我检查过，Google 不会向所有人授予该权限。
【讨论】：