我在Windows 10上工作 . 我已经制作了一个带有230gb标准持久磁盘，1个GPU（特斯拉K80），13GB内存，2vCPU的谷歌 Cloud 计算引擎 . 我已经安装了jupyter笔记本和所有的deeplearning框架，我能够完美地使用它 . 但我不知道如何在我的计算引擎实例上运行的jupyter笔记本上访问我的计算机中的deeplearning数据 . 任何人都可以告诉我如何使用启动盘以及它的用途是什么？如何从我的笔记本电脑访问数据？我查看了以下链接，但无法理解术语 .
https://cloud.google.com/compute/docs/disks/add-persistent-disk#formatting https://cloud.google.com/compute/docs/disks/mount-ram-disks
2 回答
澄清术语：
Persistent disk ：这与将硬盘添加到计算机的方式相同 . 如果再添加一个，则必须将其安装在文件系统内的某个位置 . （例如/ media / data）你可以在你提到的文档上找到关于制作目录和挂载命令的信息（从5开始）
Ram disk ：它会将额外磁盘视为内存空间（例如，用于高性能计算） . 这不被视为存储，将被视为不能永久保存数据的tmpfs . 如果您的任务需要更多RAM，则可以使用 .
（免责声明：我从不使用额外的持久存储 . ）
如果你在Jupyter中找不到你的数据，它取决于你启动jupyter笔记本的位置 . 例如，如果您在主目录中启动Jupyter notebook，您将只在主目录中看到数据 . 如果您有一个已安装的驱动器，访问该安装的一种方法是将软链接到您的工作目录 .
附：除了仅使用Jupyter之外，您还可以使用WinSCP等软件访问所有文件系统 .
确保 set an ingress firewall rule 到 allow traffic 到GCE实例 . 在控制台中，转到：
网络
VPC网络
外部IP
保留静态IP地址 . 然后去：
VPC网络
防火墙规则
从源IP 0.0.0.0/0创建 tag allowing protocol tcp:9999 . 创建实例时，请将其与IP地址和防火墙规则相关联 .
在这里，您可以找到有关如何在GCP项目上创建防火墙规则的更详细说明：https://cloud.google.com/vpc/docs/using-firewalls