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仅用CPU训练神经网络
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我正在远程服务器上的虚拟机上工作，我想在它上训练一个神经网络，但是我在这个VM中没有GPU。是否可以仅使用CPU在此VM上训练网络？如果是这样的话，它是否适用于大型数据集，还是会成为一个问题？
浏览 1提问于2019-02-27得票数 0
来自“医学图像计算的深度学习和卷积神经网络”一书
当我们了解到深度学习的研究现状时，我惊讶地发现，在过去的22、23中，其他研究者使用了卷积神经网络，这是一种深度学习。但最新的一批深度学习算法似乎有不同之处。他们经常使用GPU处理accelerate training by as much as a factor of 40-fold。
浏览 0提问于2019-07-16得票数 0
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我正在运行更快的R在matlab 2018b上的Windows 10。我面临一个例外的CUDA_ERROR_ILLEGAL_ADDRESS，当我增加我的训练项目的数量或当我增加的MaxEpoch。 CUDADevice with properties:
Index: 1 SupportsDouble: 1
Dr
浏览 3提问于2018-11-10得票数 2
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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，我感觉所有的深度网络应用程序都需要使用GPU。有必要在像我这样的任务中使用GPU吗？我的笔记本电脑对PC的最低要求是什么？
浏览 0提问于2015-12-04得票数 3
MLPClassifier还可以通过指定隐藏层和节点的#来建立深度神经网络。我看到的两种不同之处是，DNNClassifier支持GPU培训，而MLPClassifer不支持。除了GPU支持之外，它们之间还有其他区别吗？为什么要使用Tensorflow的DNNClassifier进行基本的深层神经网络训练(我这里说的是基本的神经网络，而不是CNN、RNN、LSTM等)。
浏览 0提问于2017-11-01得票数 2
我在python(使用numPy)中从头开始编写了一个深度学习模型，而不使用任何框架，比如keras或tensorflow。到目前为止，我的模型工作良好，但它运行在CPU上。我应该如何修改代码以便在GPU上运行它呢？
浏览 0提问于2020-07-05得票数 -1
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现在我正在研究一个深度学习问题。我正在尝试在matlab中使用卷积神经网络。但是文档上说，我们需要用于gpu计算的NVIDIA显卡。我可以在没有GPU计算的情况下运行这些算法吗?会有什么效果(在时间差方面)。
浏览 3提问于2016-06-13得票数 1
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本文作者： ""，2016年有人会有洞察力吗？这是否也意味着，一般来说，在GPU上进行训练时，在CPU上执行神经网络的测试步骤更好？这是否也适用于仅在1个GPU上接受培训的模型，而不是多个GPU上的模型？
浏览 5提问于2017-03-27得票数 0
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神经网络: gpu与非gpu
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我需要训练一个递归的神经网络作为语言模型，我决定使用带有theano后端的keras作为语言模型。用普通的PC和一些显卡来代替不能进行gpu计算的“酷”服务器机器更好吗？是否有一个边界(也许是由NN的结构和训练数据量提供的)，它将“cpu可学习的”问题与那些只能通过gpu? (在合理的时间内)完成的问题分开。
浏览 1提问于2016-12-10得票数 1
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我使用的是nvidia驱动程序430.50、CUDA 10.1、CuDNN 9.0和tensorflow-gpu 1.14.0。CPU" locality { incarnation: 2293723676390825589, name: "/device:XLA_CPU
浏览 3提问于2020-04-15得票数 1
已安装的，
现在，当我在第46行上运行(标准的) 示例visualize=False时，它使用了大约20%的GPU，导致每秒大约100步，这比我的Razer 15 (i7-8750H)上的CPU慢了大约
浏览 1提问于2018-08-07得票数 1
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undefined被用于编写数值算法(如机器学习问题)的简单性和编译速度，但我想知道是否也可以使用它对神经网络进行更快的编码。
浏览 0提问于2020-06-01得票数 2
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我有一个非常大的深度神经网络。当我尝试在GPU上运行它时，我得到"OOM当分配“。但当我屏蔽GPU并在CPU上运行时，它可以工作(与小型号相比，速度大约慢100倍)。我的问题是，tenosrflow中是否有任何机制可以让我在GPU上运行模型。我假设CPU使用虚拟内存，所以它可以随心所欲地分配，并在缓存/RAM/磁盘之间移动(颠簸)。在Tensorflow和GPU上有相似的东西吗？即使它比常规GPU运行速度慢10倍，这也会对我有所帮助
谢谢
浏览 1提问于2018-06-16得票数 1
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在迈克尔·尼尔森( Michael )的著作“深度学习和神经网络”( Deep and Networks )中，他使用了一种天真的方法来编写代码，这比用tensorflow编写的代码考虑得更多。
浏览 0提问于2020-04-17得票数 0
我正在尝试运行一个用Python/Tensorflow编写的深度神经网络分段程序，运行在Kaggle下。我试图了解如何控制在后台运行的设备保存版本。第一步是能够看到我正在运行的设备-- CPU、GPU或TPU。我的Python程序如何确定当前正在使用的设备？
浏览 6提问于2021-01-16得票数 2
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我正在用GPU训练深度神经网络。如果我的样本太大，批次太大，或者网络太深，我会得到一个内存不足的错误。在这种情况下，有时可以生产较小的批次并仍然进行训练。是否可以计算训练所需的GPU大小，并预先确定要选择的批量大小？ 更新 如果我打印网络摘要，它会显示"trainable parameters“的数量。我不能根据这个值进行估算吗？
浏览 57提问于2017-07-17得票数 18
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我是一个学习机器的新生。我只想问一种改进方法(例如，朴素贝叶斯)的可能方法是什么，以获得更好的结果，将图像分类为文本或非文本图像，而不是仅仅输入x个图像，告诉系统哪些有文本，哪些没有？
浏览 6提问于2015-05-02得票数 1
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我正在开发一个应用程序，它将从多个IP摄像机获取数据，并在其上运行3种不同的神经网络。我想确定这样的IP相机的数量，我可以在我的GPU上进行并行处理。
浏览 0提问于2020-04-22得票数 0
T.Elemwise) for x in f.maker.fgraph.toposort()]):else:现在，当我用两种模式测试代码时：$ THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python gpu.pyUsing gpu device 0: Tesla C2
浏览 3提问于2016-05-18得票数 2
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