写神经网络需要什么配置电脑

❶ 深度学习 对硬件的要求

之前热衷于学习理论知识，目前想跑代码了发现不知道从何下手，自己电脑上搭建的平台基本就是个摆设，因为跑不起来呀。今天我们就来看看想做深度学习应该怎么下手。

首先了解下基础知识：
1、深度学习用cpu训练和用gpu训练的区别
（1）CPU主要用于串行运算；而GPU则是大规模并行运算。由于深度学习中样本量巨大，参数量也很大，所以GPU的作用就是加速网络运算。

（2）CPU算神经网络也是可以的，算出来的神经网络放到实际应用中效果也很好，只不过速度会很慢罢了。而目前GPU运算主要集中在矩阵乘法和卷积上，其他的逻辑运算速度并没有CPU快。

目前来讲有三种训练模型的方式：
1. 自己配置一个“本地服务器”，俗称高配的电脑。
这个选择一般是台式机，因为笔记本的“高配”实在是太昂贵了，同一个价格可以买到比笔记本好很多的配置。如果是长期使用，需要长期从事深度学习领域的研究，这个选择还是比较好的，比较自由。
①
预算一万以内的机器学习台式机/主机配置：

②
从李飞飞的课程里，可以看到她的电脑配置，这个配置是机器学习的基本设置。

内存：4X8G
显示卡： 两个NV GTX 1070

硬盘： HDD一个， SSD两个

③ 配置主机需要了解的参数（在上一篇博客中已经详细介绍了各个参数的含义）：
GPU：一个好的GPU可以将你的训练时间从几周缩减成几天，所以选GPU一定要非常慎重。可以参看GPU天梯榜，都是一些比较新的型号具有很强的性能。
在英伟达产品系列中，有消费领域的GeForce系列，有专业绘图领域的Quadro系列，有高性能计算领域的Tesla系列，如何选择？有论文研究，太高的精度对于深度学习的错误率是没有提升的，而且大部分的环境框架都只支持单精度，所以双精度浮点计算是不必要，Tesla系列都去掉了。从显卡效能的指标看，CUDA核心数要多，GPU频率要快，显存要大，带宽要高。这样，最新Titan
X算是价格便宜量又足的选择。
CPU：总的来说，你需要选择一个好的GPU，一个较好的CPU。作为一个高速的串行处理器，常用来作为“控制器”使用，用来发送和接收指令，解析指令等。由于GPU内部结构的限制，使得它比较适合进行高速的并行运算，而并不适合进行快速的指令控制，而且许多的数据需要在GPU和CPU之间进行存取，这就需要用到CPU，因为这是它的强项。
内存条：主要进行CPU和外设之间的数据交换，它的存取速度要比硬盘快好几倍，但是价格比较昂贵，通常会和容量成正比。内存大小最起码最起码最起码要大于你所选择的GPU的内存的大小（最好达到显存的二倍，当然有钱的话越大越好）。在深度学习中，会涉及到大量的数据交换操作（例如按batch读取数据）。当然你也可以选择将数据存储在硬盘上，每次读取很小的batch块，这样你的训练周期就会非常长。常用的方案是“选择一个较大的内存，每次从硬盘中读取几个batch的数据存放在内存中，然后进行数据处理”，这样可以保证数据不间断的传输，从而高效的完成数据处理的任务。
电源问题：一个显卡的功率接近300W，四显卡建议电源在1500W以上，为了以后扩展，可选择更大的电源。
固态硬盘：作为一个“本地存储器”，主要用于存储各种数据。由于其速度较慢，价格自然也比较便宜。建议你选择一个较大容量的硬盘，通常会选择1T/2T。一个好的方法是：“你可以利用上一些旧的硬盘，因为硬盘的扩展十分简单，这样可以节省一部分资金。”

❷ 做深度学习，需要配置专门的GPU服务器吗

深度学习是需要配置专门的GPU服务器的:

深度学习的电脑配置要求：

1、数据扰手虚存储要求

在一些深度学习案例中，数据存储会成为明显的瓶颈。做深度学习首先需要一个好的存储系统，将历史资料保存起来。

主要任务：历史数据存储，如：文字、图像、声音、视频、数据库等。

数据容量：提供足够高的存储能力。

读写带宽：多硬盘并行读写架构提高数据读写带宽。

接口：高带宽，同时延迟低。

传统解决方式：专门的存储服务器，借助万兆端口访问。

缺点：带宽不高，对深度学习的数据读取过程时间长(延迟大，两台机器之间数据交换)，成本还巨高。

2、CPU要求

当你在GPU上跑深度网络时，CPU进行的计算很少，但是CPU仍然需要处理以下事情：

（1）数据从存储系统调入到内存的解压计算。

（2）GPU计算前的数据预处理。

（3）在代码中写入并读取变量，执行指令如函数调用，创建小批量数据，启动到GPU的数据传输。

（4）GPU多卡并行计算前，每个核负责一块卡的所需要的数据并行薯卜切分处理和控制。

（5）增值几个变量、评估几个布尔表达式、在GPU或在编程里面调用几个函数——所有这些会缓燃取决于CPU核的频率，此时唯有提升CPU频率。

传统解决方式：CPU规格很随意，核数和频率没有任何要求。

3、GPU要求

如果你正在构建或升级你的深度学习系统，你最关心的应该也是GPU。GPU正是深度学习应用的核心要素——计算性能提升上，收获巨大。

主要任务：承担深度学习的数据建模计算、运行复杂算法。

传统架构：提供1~8块GPU。

4、内存要求

至少要和你的GPU显存存大小相同的内存。当然你也能用更小的内存工作，但是，你或许需要一步步转移数据。总而言之，如果钱够而且需要做很多预处理，就不必在内存瓶颈上兜转，浪费时间。

主要任务：存放预处理的数据，待GPU读取处理，中间结果存放。

深度学习需要强大的电脑算力，因此对电脑的硬件配置自然是超高的，那么现在普通的高算力电脑需要高配置硬件。

❸ 求推荐笔记本电脑

可以看看华硕的天选系列，无畏系列。

目前华硕商城与有得卖网合作推出”以旧换新服务”（品牌不限）尘并行，回收旧机兑派哗换华硕商城代金券与现金，代金券用于华硕商城购买商品的服务。

官方商城登录方式如下：

在华硕官网首页主菜单找到蔽兆“华硕官方商城”，进入“以旧换新”。在页面输入产品信息，即会有估价信息。

❹ 用Python和Keras做LSTM神经网络普通电脑可以吗

你好，如果数据量不大的话，普通电脑可以的。如果数据量很大，建议使用云计算资源。
望采纳。

❺ 训练一个图像识别分类的卷积神经网络，使用什么配置的电脑比较好

看你的描述这么专业，最后怎么问的有点外行，既然系统做图像识别的学习，肯定是需要大数据配合，电脑哪里处理的了，要用服务器，如果是初级应用，那么性能不一定要多强，两台入门级的服务器吧，因为可以支持多线程处理，为了节约，可以买国产的塔式服务器，便宜而且可以不用机柜，现在的服务器大多也都是千兆网卡了，不用特意要求，主要在内存和硬盘，现在的服务器瓶颈就是数据读取速度，资金允许就配固态盘做数据盘，配合前兆网卡和两台服务器处理能力，完美的学习环境。

❻ 计算机系学生推荐笔记本电脑

这巧合了，我刚好是计算机系的，也购过笔记本电脑，也帮别人出过几次主意进行推荐。

如果是计算机科学与技术、软件工程、网络工程等专业，这些专业未来的就业以 Web 项目开发，学习的过程也是以 Web 项目为主，并没有涉及到复杂的神经网络编程等，对电脑配置要求不高，选择一款主流偏上的电脑就好啦，在选购笔记本电脑时优先考虑标压处理器的轻薄本，就是以 H 结尾的，比如锐龙R7-5800H、酷睿i5-11300H 处理器等，CPU 处理器的综合性能好，而且搭载这友扮些 CPU 处理器的机器散热都蛮好的，CPU 性能释放充分。

细分专业是人工智能、机器学习、数字媒体技术，或者平时玩吃鸡/3A 游戏，或者想做 Up 主，有深度的视频剪辑需求等，以上相关的就需要选择游戏本啦，这些都需要用到独立显卡，游戏本搭载的 RTX30 系显卡能够很好拦岁的满足这些应用，因为独立显卡的并行和计算能力特别的强悍，像深度学习涉及到的都是超大的向量矩阵，在整个计算的过程中，没有复杂的逻辑判断，GPU 就特别适合干这事，CPU 就不是特别擅长啦，像人工智能/机器学习集显轻薄本的效果要比 RTX30 系独显游戏本差很多，可能是天差地别的。

在回答的最后，根据不同需求推荐几款适合计算专业学生使用的高性能高性价比电脑，供你参考和选购。

⑴ 荣耀 MagicBook Pro 2020 锐龙版

这两款笔记本电脑是我比较推荐的，搭载最新 Zen3 架构的锐龙 5000 标压处理器，CPU 功耗稳定在 45W，轻薄本的性能代表啦，而且搭载 14 英寸 2.2K 高分辨率、16:10 比例的高色域屏幕，观感出色，同时也适合写代码，其他的配置也没啥问题。

这两款电脑的核心配置和性能都是一致的，区别在于小新Pro14 锐龙版的接口偏少，ThinkBook 14p 锐龙版的接口丰富，根据自己对接口的要求选购就好啦。

❼ 哪个电脑训练efficientnet模型最快

在训练EfficientNet模型时，选择哪个电脑最快要依赖多个因素，包括模型的大小、数据集的大小和计算设备等。下面列出可能对模型训练速度产蔽带生影响的几个因素：

1. GPU：通常来说，使用一块高性能的图形处理器（GPU）是训练大型神经网络的最佳选择。NVIDIA的GPU在深度学习应用方面是公认最优秀的。

2. CPU：如果您不拥有强大的GPU，则选择一台蠢盯拥有大量的CPU内核的电脑通常也可以提高模型训练速度。一些Intel或AMD的高端桌面处理器、服务器级别的CPU等都是不错的选择。

3. 分布式训练：使用多台计算机共同进行模型训练可以显着地提高其训练速度，这一技术被称为分布式训练。由于模型的宏档芦内存需求通常很高，因此使用GPU控制多台计算机之间的通信，以实现效率的最大化。

总之，在选择可用计算机时，您需要考虑到自身的需求和财力bud定，以及对于训练效率和所需时间量的期望。之后，具体的硬件配置决策还需要参考相关的技术资源和权威机构的建议，以获得适合自己的性价比最佳的训练环境。

❽ 学习大数据该买什么电脑

电脑选择如下：

一般多买台式态裂机或者性能强帆猜闭的笔记本。大数据电脑一般要求：大内存（底线16G），强CPU（至少6核心），大存储空间内存（500G很勉强），硬盘最好都可以扩展。其实内存16G实在有点捉襟见肘，啥都不干占用了70%。

简介：

计算机（computer）俗称电脑，是现代一种用于高速计算的电子计算机器，可以进行数值计算，又可以进行逻辑计算，还具有存储记忆功能。是能够按照程序运行，自动、高速处理海量数据的现代化智能兆念电子设备。

由硬件系统和软件系统所组成，没有安装任何软件的计算机称为裸机。可分为超级计算机、工业控制计算机、网络计算机、个人计算机、嵌入式计算机五类，较先进的计算机有生物计算机、光子计算机、量子计算机等。

❾ 的卷积神经网络，使用什么配置的电脑比较好

卷积神经网络有以下几种应用可供研究：
1、基于卷积网络的形状识别
物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。
2、基于卷积网络的人脸检测
卷积神经网络与传统的人脸检测方法不同，它是通过直接作用于输入样本，用样本来训练网络并最终实现检测任务的。它是非参数型的人脸检测方法，可以省去传统方法中建模、参数估计以及参数检验、重建模型等的一系列复杂过程。本文针对图像中任意大小、位置、姿势、方向、肤色、面部表情和光照条件的人脸。
3、文字识别系统
在经典的模式识别中，一般是事先提取特征。提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征。