level 3
2楼
2017年04月21日 11点04分
level 1
level 2
机器学习优先选台式。1060不错，训练速度比9系强多了。就是3g显存确实不够，一些大型的网络显存吃不消。本人用过750Ti、960和1063。750ti很差，960因为4g可以跑一些1063跑不了的，1063速度快很多。推荐上1066.再往上的话就太贵了。不是专业用途的话不需要了。
2017年06月02日 02点06分
6
你好，我请教一下。用gpu一定比cpu 快吗？我一开始用的cpu 的tensorflow 训练一个简单的区分异或问题。后来安成了gpu 版本。发现慢了将近10倍的速度，原来cpu 的迭代10万次用20秒，现在用gpu 迭代1万次用20多秒。好郁闷啊，没找到原因啊。是笔记本。
2017年06月13日 13点06分
笔记本，i5cpu ,gtx 960m 显卡
2017年06月13日 13点06分
@hl_f117 楼上说的很对，一般来讲训练时间以小时计的时候gpu是绝对吊打的cpu的，但是gpu需要初始化，而且数据传输效率低于cpu，所以你遇到的情况是正常的。另外需要确认一下gpu版本是否正常运行，我出现过安装不正常导致的gpu低效率问题。
2017年06月18日 09点06分
level 2
3g显存还是小了，你看alexnet的那篇论文他们gtx580 3g就不够用，最后是两个gpu协同完成的，还是挺麻烦的，所以还是显存大比较好。不过也要参考自己打算训练什么规模的网络，像48*48五层十类这种还是够用的。
2017年06月18日 09点06分
7