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我正在考虑构建一个卷积神经网络作为跟踪系统应用程序。我感觉所有深度网络应用程序都需要使用 GPU。像我这样的任务有必要使用 GPU 吗?我的笔记本电脑对 PC 的最低要求是什么?
最佳答案
这完全取决于 CNN 的大小和深度。如果您的 CNN 有一个卷积层和一个全连接层,并且输入图像为 64x64,您将能够在合理的时间内在笔记本电脑上训练您的网络。如果您使用具有数百层的 GoogLeNet,并在整个 ImageNet 集上进行训练,那么即使使用显卡也需要一周的时间,因此在 CPU 上它永远无法完成训练。
然而,对于大多数实际应用,需要有 GPU 来训练卷积网络。请注意,在 AWS 上,您可以以相当合理的价格获得启用 GPU 的实例,特别是如果您获得现货实例,因此您不一定需要在本地拥有 GPU。
最后说明:大多数框架(theano、torch、caffe、mxnet、tensorflow)允许您在 CPU 和 GPU 上执行相同的模型,只需对代码进行少量修改或无需修改,因此您可以在 CPU 上进行本地原型(prototype)设计使用一小组图像,然后当您的模型运行时,在 AWS 上的 GPU 实例上对其进行训练。
关于deep-learning - 我可以在没有 GPU 的情况下训练深度卷积网络吗?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34076961/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!