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• 先用CoLab不行么？ (无内容) - diblo42 (0 bytes) 02/04/19
• 打游戏还差不多，搞深度学习直接上网租资源方便多了 (无内容) - 苍枫洛月 (0 bytes) 02/04/19
• 一个显示器肯定不够的..... (无内容) - teufel (0 bytes) 02/03/19
  • sexiszero6 给 teufel 点“赞”支持3银元奖励！！ (无内容) - sexiszero6 (0 bytes) 03/02/19
  • ML的机子其实显示器都不用的，装linux的server没ui版，ssh上去 (无内容) - 一个ID (0 bytes) 02/03/19
    • 学习到了. 没注意是工作站 (无内容) - teufel (0 bytes) 02/03/19
• 别信他们的深度学习不需要2080ti，高频Intel+大内存 - 你神经病啊 (44 bytes) 02/03/19
  • 你用算盘的了 (无内容) - 一个ID (0 bytes) 02/03/19
    • 没跑过神经网络训练的就别瞎说 (无内容) - 你神经病啊 (0 bytes) 02/03/19
      • 你会训练， 你在纸上做back propagation (无内容) - 一个ID (0 bytes) 02/03/19
      • 你牛逼 你用算盘跑tensorflow (无内容) - 一个ID (0 bytes) 02/03/19
• 2片就要x599了，9900k也只有16条pcie，我觉得2080ti够了 - 一个ID (117 bytes) 02/03/19
• 如果我是你，我就选AMD的Threadripper 2, 深度学习主要靠 - 千牛卫 (74 bytes) 02/02/19
  • 深度学习cpu没什么用，numpy pandas也是mkl有优化 (无内容) - 一个ID (0 bytes) 02/03/19
  • 原因是并不是所有的模型都能在24G的GPU上运行的，一旦 - 千牛卫 (76 bytes) 02/02/19
    • 最新的Google BERT模型，即使是24G的GPU，batch也不敢设高， - 千牛卫 (90 bytes) 02/02/19
      • 显存不够batch设小点就行了，收敛再慢也比cpu快 (无内容) - 一个ID (0 bytes) 02/03/19
        • 如果写自己的optimizer，没法直接在GPU上跑，那部分 - 千牛卫 (87 bytes) 02/03/19
          • optimizer一共就那么几种，常用的就sgd, adam, 不常用的tf pytorch都 - 一个ID (140 bytes) 02/03/19
            • 有些算法，比如CTC，就支持得不是很好，百度有一个Wrapper， - 千牛卫 (183 bytes) 02/03/19
              • 不是特例啊，有很多问题，比如variational inference的算法，比如 - 千牛卫 (162 bytes) 02/03/19
                • yufish9 给 千牛卫 点“赞”支持3银元奖励！！ (无内容) - yufish9 (0 bytes) 02/10/19
              • 你在拿一个ctc的特例在杠全世界用gpu训练的人 我觉得没什么好说的 - 一个ID (46 bytes) 02/03/19
              • 一个ID 给 千牛卫 点“赞”支持3银元奖励！！ (无内容) - 一个ID (0 bytes) 02/03/19
• 电源改成850w，忘了修改了，本来打算上两块2080Ti， - yufish9 (157 bytes) 02/02/19
  • 原来1000W的电源好些，长期运行平均功率在最大功率的一般比较好。 (无内容) - parallax (0 bytes) 02/02/19