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CloudML 是由 Google 运行的 TensorFlow 托管版本，你可以不用自己运行 TensorFlow，只需轻松地使用 CloudML，并忘记与基础架构和可扩展性相关的所有问题。

假设你已经创建了云平台项目，并为项目启动计费，并启用 Google 计算引擎和云机器学习 API，这些步骤与上一个案例描述的步骤相似。这个案例受到 MNIST 训练代码的启发：https://cloud.google.com/ml-engine/docs/distributed-tensorflow-mnist-cloud-datalab。

具体做法

继续在 Google CloudML 上运行分布式 TensorFlow：

1. 从https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloudml-dist-mnist-example下载示例代码。
2. 然后下载数据并保存在 GCP 存储桶中：