→ andrew43: N牌才有cuda 04/04 21:20
→ RumiManiac: 你用 AMD 顯卡沒有支援 CUDA 只能挑戰用 OpenCL 04/04 22:00
→ RumiManiac: 能換最好就直接換了 04/04 22:05
推 matlabking: 這樣可能會玩得很痛苦 04/04 22:38
推 GTX9487: 換NV的卡吧 誠心建議最少1060 6G 04/05 00:36
推 lucien0410: 換ubuntu 04/05 01:09
推 Morphee: 不需要一開始就買吧 我一開始裝VM 裝linux 04/05 01:25
→ Morphee: 玩到有一天發現我train兩週的modelwork了 才砸錢買電腦 04/05 01:26
→ Morphee: 然後兩週的train 瞬間變成四小時就train好 超爽 04/05 01:27
→ ssd860505da: 有好硬體很重要 要不然寫作業train到天荒地老QQ 04/05 02:03
→ ssd860505da: 沒錢的話 可考慮雲端運算 04/05 02:03
推 lucien0410: aws也滿好玩的 04/05 02:56
推 lucien0410: 如果你是學生且學校支援hpc 也可以試著去學學hpc怎麼 04/05 02:58
→ lucien0410: 用 很有用的技能 04/05 02:58
→ geminitw: 前幾天有看到hiptensorflow, 支援AMD, 但是剛剛看,整個 04/05 07:09
→ geminitw: 在 github 上的專案都不見了? 04/05 07:10
推 bbkingck: 目前用1050 4G,跑圖形認識等記憶體有點不夠,給你參考 04/05 09:00
→ bbkingck: 但速度是CPU版的10倍以上 04/05 09:01
→ baseguard: 你可以用google colab有免費GPU 04/05 20:17
感謝各位前輩
最佳解看起來是直接換N牌
不過因為是最近起個念頭想學python
看到深度學習
想說從這邊著手
沒料到有硬體要求
因此換硬體可能得之後再看看了...
至於作業系統WIN10
沒打清楚 抱歉
我還沒安裝環境
這是目前主OS
hiptensorflow、AWS和Google Colab
我會再研究研究
感謝各位
※ 編輯: Aiuddy (118.150.76.190), 04/05/2018 22:27:14
→ catxfish: 其實只是初學的話可以先用CPU版本跑MNIST的範例看看 04/05 23:25
→ catxfish: 真的想玩比較大的專案再來換硬體也不遲 04/05 23:27
我到時候先用看看
謝謝
※ 編輯: Aiuddy (118.150.76.190), 04/06/2018 23:24:09
推 booray: 朋友用 gcp 的免費額度修完一整堂 dl 你可以先用用看 不 04/07 15:06
→ booray: 用時記得關機就蠻省的 04/07 15:06
免費資源真多
我會用看看
謝謝
※ 編輯: Aiuddy (118.150.76.190), 04/07/2018 23:06:07