寫神經網路需要什麼配置電腦

❶ 深度學習 對硬體的要求

之前熱衷於學習理論知識，目前想跑代碼了發現不知道從何下手，自己電腦上搭建的平台基本就是個擺設，因為跑不起來呀。今天我們就來看看想做深度學習應該怎麼下手。

首先了解下基礎知識：
1、深度學慣用cpu訓練和用gpu訓練的區別
（1）CPU主要用於串列運算；而GPU則是大規模並行運算。由於深度學習中樣本量巨大，參數量也很大，所以GPU的作用就是加速網路運算。

（2）CPU算神經網路也是可以的，算出來的神經網路放到實際應用中效果也很好，只不過速度會很慢罷了。而目前GPU運算主要集中在矩陣乘法和卷積上，其他的邏輯運算速度並沒有CPU快。

目前來講有三種訓練模型的方式：
1. 自己配置一個「本地伺服器」，俗稱高配的電腦。
這個選擇一般是台式機，因為筆記本的「高配」實在是太昂貴了，同一個價格可以買到比筆記本好很多的配置。如果是長期使用，需要長期從事深度學習領域的研究，這個選擇還是比較好的，比較自由。
①
預算一萬以內的機器學習台式機/主機配置：

②
從李飛飛的課程里，可以看到她的電腦配置，這個配置是機器學習的基本設置。

內存：4X8G
顯示卡： 兩個NV GTX 1070

硬碟： HDD一個， SSD兩個

③ 配置主機需要了解的參數（在上一篇博客中已經詳細介紹了各個參數的含義）：
GPU：一個好的GPU可以將你的訓練時間從幾周縮減成幾天，所以選GPU一定要非常慎重。可以參看GPU天梯榜，都是一些比較新的型號具有很強的性能。
在英偉達產品系列中，有消費領域的GeForce系列，有專業繪圖領域的Quadro系列，有高性能計算領域的Tesla系列，如何選擇？有論文研究，太高的精度對於深度學習的錯誤率是沒有提升的，而且大部分的環境框架都只支持單精度，所以雙精度浮點計算是不必要，Tesla系列都去掉了。從顯卡效能的指標看，CUDA核心數要多，GPU頻率要快，顯存要大，帶寬要高。這樣，最新Titan
X算是價格便宜量又足的選擇。
CPU：總的來說，你需要選擇一個好的GPU，一個較好的CPU。作為一個高速的串列處理器，常用來作為「控制器」使用，用來發送和接收指令，解析指令等。由於GPU內部結構的限制，使得它比較適合進行高速的並行運算，而並不適合進行快速的指令控制，而且許多的數據需要在GPU和CPU之間進行存取，這就需要用到CPU，因為這是它的強項。
內存條：主要進行CPU和外設之間的數據交換，它的存取速度要比硬碟快好幾倍，但是價格比較昂貴，通常會和容量成正比。內存大小最起碼最起碼最起碼要大於你所選擇的GPU的內存的大小（最好達到顯存的二倍，當然有錢的話越大越好）。在深度學習中，會涉及到大量的數據交換操作（例如按batch讀取數據）。當然你也可以選擇將數據存儲在硬碟上，每次讀取很小的batch塊，這樣你的訓練周期就會非常長。常用的方案是「選擇一個較大的內存，每次從硬碟中讀取幾個batch的數據存放在內存中，然後進行數據處理」，這樣可以保證數據不間斷的傳輸，從而高效的完成數據處理的任務。
電源問題：一個顯卡的功率接近300W，四顯卡建議電源在1500W以上，為了以後擴展，可選擇更大的電源。
固態硬碟：作為一個「本地存儲器」，主要用於存儲各種數據。由於其速度較慢，價格自然也比較便宜。建議你選擇一個較大容量的硬碟，通常會選擇1T/2T。一個好的方法是：「你可以利用上一些舊的硬碟，因為硬碟的擴展十分簡單，這樣可以節省一部分資金。」

❷ 做深度學習，需要配置專門的GPU伺服器嗎

深度學習是需要配置專門的GPU伺服器的:

深度學習的電腦配置要求：

1、數據擾手虛存儲要求

在一些深度學習案例中，數據存儲會成為明顯的瓶頸。做深度學習首先需要一個好的存儲系統，將歷史資料保存起來。

主要任務：歷史數據存儲，如：文字、圖像、聲音、視頻、資料庫等。

數據容量：提供足夠高的存儲能力。

讀寫帶寬：多硬碟並行讀寫架構提高數據讀寫帶寬。

介面：高帶寬，同時延遲低。

傳統解決方式：專門的存儲伺服器，藉助萬兆埠訪問。

缺點：帶寬不高，對深度學習的數據讀取過程時間長(延遲大，兩台機器之間數據交換)，成本還巨高。

2、CPU要求

當你在GPU上跑深度網路時，CPU進行的計算很少，但是CPU仍然需要處理以下事情：

（1）數據從存儲系統調入到內存的解壓計算。

（2）GPU計算前的數據預處理。

（3）在代碼中寫入並讀取變數，執行指令如函數調用，創建小批量數據，啟動到GPU的數據傳輸。

（4）GPU多卡並行計算前，每個核負責一塊卡的所需要的數據並行薯卜切分處理和控制。

（5）增值幾個變數、評估幾個布爾表達式、在GPU或在編程裡面調用幾個函數——所有這些會緩燃取決於CPU核的頻率，此時唯有提升CPU頻率。

傳統解決方式：CPU規格很隨意，核數和頻率沒有任何要求。

3、GPU要求

如果你正在構建或升級你的深度學習系統，你最關心的應該也是GPU。GPU正是深度學習應用的核心要素——計算性能提升上，收獲巨大。

主要任務：承擔深度學習的數據建模計算、運行復雜演算法。

傳統架構：提供1~8塊GPU。

4、內存要求

至少要和你的GPU顯存存大小相同的內存。當然你也能用更小的內存工作，但是，你或許需要一步步轉移數據。總而言之，如果錢夠而且需要做很多預處理，就不必在內存瓶頸上兜轉，浪費時間。

主要任務：存放預處理的數據，待GPU讀取處理，中間結果存放。

深度學習需要強大的電腦算力，因此對電腦的硬體配置自然是超高的，那麼現在普通的高算力電腦需要高配置硬體。

❸ 求推薦筆記本電腦

可以看看華碩的天選系列，無畏系列。

目前華碩商城與有得賣網合作推出」以舊換新服務」（品牌不限）塵並行，回收舊機兌派嘩換華碩商城代金券與現金，代金券用於華碩商城購買商品的服務。

官方商城登錄方式如下：

在華碩官網首頁主菜單找到蔽兆「華碩官方商城」，進入「以舊換新」。在頁面輸入產品信息，即會有估價信息。

❹ 用Python和Keras做LSTM神經網路普通電腦可以嗎

你好，如果數據量不大的話，普通電腦可以的。如果數據量很大，建議使用雲計算資源。
望採納。

❺ 訓練一個圖像識別分類的卷積神經網路，使用什麼配置的電腦比較好

看你的描述這么專業，最後怎麼問的有點外行，既然系統做圖像識別的學習，肯定是需要大數據配合，電腦哪裡處理的了，要用伺服器，如果是初級應用，那麼性能不一定要多強，兩台入門級的伺服器吧，因為可以支持多線程處理，為了節約，可以買國產的塔式伺服器，便宜而且可以不用機櫃，現在的伺服器大多也都是千兆網卡了，不用特意要求，主要在內存和硬碟，現在的伺服器瓶頸就是數據讀取速度，資金允許就配固態盤做數據盤，配合前兆網卡和兩台伺服器處理能力，完美的學習環境。

❻ 計算機系學生推薦筆記本電腦

這巧合了，我剛好是計算機系的，也購過筆記本電腦，也幫別人出過幾次主意進行推薦。

如果是計算機科學與技術、軟體工程、網路工程等專業，這些專業未來的就業以 Web 項目開發，學習的過程也是以 Web 項目為主，並沒有涉及到復雜的神經網路編程等，對電腦配置要求不高，選擇一款主流偏上的電腦就好啦，在選購筆記本電腦時優先考慮標壓處理器的輕薄本，就是以 H 結尾的，比如銳龍R7-5800H、酷睿i5-11300H 處理器等，CPU 處理器的綜合性能好，而且搭載這友扮些 CPU 處理器的機器散熱都蠻好的，CPU 性能釋放充分。

細分專業是人工智慧、機器學習、數字媒體技術，或者平時玩吃雞/3A 游戲，或者想做 Up 主，有深度的視頻剪輯需求等，以上相關的就需要選擇游戲本啦，這些都需要用到獨立顯卡，游戲本搭載的 RTX30 系顯卡能夠很好攔歲的滿足這些應用，因為獨立顯卡的並行和計算能力特別的強悍，像深度學習涉及到的都是超大的向量矩陣，在整個計算的過程中，沒有復雜的邏輯判斷，GPU 就特別適合干這事，CPU 就不是特別擅長啦，像人工智慧/機器學習集顯輕薄本的效果要比 RTX30 系獨顯游戲本差很多，可能是天差地別的。

在回答的最後，根據不同需求推薦幾款適合計算專業學生使用的高性能高性價比電腦，供你參考和選購。

⑴ 榮耀 MagicBook Pro 2020 銳龍版

這兩款筆記本電腦是我比較推薦的，搭載最新 Zen3 架構的銳龍 5000 標壓處理器，CPU 功耗穩定在 45W，輕薄本的性能代表啦，而且搭載 14 英寸 2.2K 高解析度、16:10 比例的高色域屏幕，觀感出色，同時也適合寫代碼，其他的配置也沒啥問題。

這兩款電腦的核心配置和性能都是一致的，區別在於小新Pro14 銳龍版的介面偏少，ThinkBook 14p 銳龍版的介面豐富，根據自己對介面的要求選購就好啦。

❼ 哪個電腦訓練efficientnet模型最快

在訓練EfficientNet模型時，選擇哪個電腦最快要依賴多個因素，包括模型的大小、數據集的大小和計算設備等。下面列出可能對模型訓練速度產蔽帶生影響的幾個因素：

1. GPU：通常來說，使用一塊高性能的圖形處理器（GPU）是訓練大型神經網路的最佳選擇。NVIDIA的GPU在深度學習應用方面是公認最優秀的。

2. CPU：如果您不擁有強大的GPU，則選擇一台蠢盯擁有大量的CPU內核的電腦通常也可以提高模型訓練速度。一些Intel或AMD的高端桌面處理器、伺服器級別的CPU等都是不錯的選擇。

3. 分布式訓練：使用多台計算機共同進行模型訓練可以顯著地提高其訓練速度，這一技術被稱為分布式訓練。由於模型的宏檔蘆內存需求通常很高，因此使用GPU控制多台計算機之間的通信，以實現效率的最大化。

總之，在選擇可用計算機時，您需要考慮到自身的需求和財力bud定，以及對於訓練效率和所需時間量的期望。之後，具體的硬體配置決策還需要參考相關的技術資源和權威機構的建議，以獲得適合自己的性價比最佳的訓練環境。

❽ 學習大數據該買什麼電腦

電腦選擇如下：

一般多買台式態裂機或者性能強帆猜閉的筆記本。大數據電腦一般要求：大內存（底線16G），強CPU（至少6核心），大存儲空間內存（500G很勉強），硬碟最好都可以擴展。其實內存16G實在有點捉襟見肘，啥都不幹佔用了70%。

簡介：

計算機（computer）俗稱電腦，是現代一種用於高速計算的電子計算機器，可以進行數值計算，又可以進行邏輯計算，還具有存儲記憶功能。是能夠按照程序運行，自動、高速處理海量數據的現代化智能兆念電子設備。

由硬體系統和軟體系統所組成，沒有安裝任何軟體的計算機稱為裸機。可分為超級計算機、工業控制計算機、網路計算機、個人計算機、嵌入式計算機五類，較先進的計算機有生物計算機、光子計算機、量子計算機等。

❾ 的卷積神經網路，使用什麼配置的電腦比較好

卷積神經網路有以下幾種應用可供研究：
1、基於卷積網路的形狀識別
物體的形狀是人的視覺系統分析和識別物體的基礎，幾何形狀是物體的本質特徵的表現，並具有平移、縮放和旋轉不變等特點，所以在模式識別領域，對於形狀的分析和識別具有十分重要的意義，而二維圖像作為三維圖像的特例以及組成部分，因此二維圖像的識別是三維圖像識別的基礎。
2、基於卷積網路的人臉檢測
卷積神經網路與傳統的人臉檢測方法不同，它是通過直接作用於輸入樣本，用樣本來訓練網路並最終實現檢測任務的。它是非參數型的人臉檢測方法，可以省去傳統方法中建模、參數估計以及參數檢驗、重建模型等的一系列復雜過程。本文針對圖像中任意大小、位置、姿勢、方向、膚色、面部表情和光照條件的人臉。
3、文字識別系統
在經典的模式識別中，一般是事先提取特徵。提取諸多特徵後，要對這些特徵進行相關性分析，找到最能代表字元的特徵，去掉對分類無關和自相關的特徵。然而，這些特徵的提取太過依賴人的經驗和主觀意識，提取到的特徵的不同對分類性能影響很大，甚至提取的特徵的順序也會影響最後的分類性能。同時，圖像預處理的好壞也會影響到提取的特徵。