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tensorflow gpu显卡要求 学AI专业,要求笔记本配置高,就考虑买游戏本,但我不玩游戏而且游戏本还沉,请问下有没有推荐的笔记本?

浏览量:3063 时间:2021-03-12 02:06:34 作者:admin

学AI专业,要求笔记本配置高,就考虑买游戏本,但我不玩游戏而且游戏本还沉,请问下有没有推荐的笔记本?

要学习人工智能,你真的需要一台高配置的电脑。主要的是看一下图形卡,因为当你运行tensorflow和其他框架时,GPU比CPU快得多。

当您购买笔记本时,您必须购买带有n卡的笔记本,而不是卡,因为只有NVIDIA图形卡才能运行CUDA。CUDA是许多深度学习框架使用的GPU编程框架。

对显卡要求高,自然笔记本的尺寸和质量都不小。AI对笔记本的要求与VR对笔记本的要求类似,所以您可以参考VR设备推荐的笔记本款式购买。比如我买了一款MSI的VR系列产品,性能、外观、散热都不错。当然,庞大的问题是不可避免的。毕竟,17英寸的屏幕。MSI的性价比还可以。

当时其他品牌也经历了机械革命,性价比也偏高。神舟拥有同配置最低的价格,却从未敢追求如此高的性价比,从未购买过其笔记本。

当然,不管笔记本配置有多高,它仍然是一个笔记本。如果你确定学校实验室有一个可用的工作站,那么买一个便携式笔记本来编写代码和远程连接工作站来运行程序也是一个不错的选择。

供参考。

学Python的电脑要什么样的配置?

感谢您的邀请

!作为IT行业从业者和计算机专业教育者,让我回答这个问题。

首先,如果您从学习Python语言本身的角度出发,您不需要配置太高的计算机。普通办公电脑完全可以满足要求,或者大部分在售笔记本电脑都可以满足基本的学习要求。

但是,学习Python通常必须有明确的学习方向。不同的学习方向在计算机配置上仍有一些具体的要求。目前Python的主要学习方向包括web开发、大数据开发、人工智能开发和嵌入式开发,其中大数据开发和人工智能开发对计算机配置仍有一定的要求。

大数据领域的发展通常对计算机内存有更高的要求。一个重要原因是,大数据平台通常对内存有更高的要求。很多大数据平台至少需要8g内存,而一些商业大数据平台对内存的要求更高。因此,如果你想学习Python,从事大数据开发,就需要配置一个内存,计算机越大越好。另外,对于初学者来说,通常需要通过虚拟机在自己的计算机上构建伪分布式集群,这对内存容量提出了更高的要求。

人工智能的发展通常需要一个强大的GPU,所以如果你想学习Python进行机器学习(深度学习)、计算机视觉等方面的开发,就必须配备一个更好的显示卡,这样会大大提高实验速度。另外,人工智能的发展方向对CPU和内存也有一定的要求。

最后,在硬盘的配置上,最好选择速度更快的固态盘,而且容量不需要太大。

学习编程需要什么配置的电脑?有哪些推荐?

作为一名程序员,请分享我的一些经验:

编程主要关注软件环境,因此考虑软件环境因素非常重要。以下是从软件和硬件两个方面进行阐述。

硬件:CPU和内存是影响运行效果最直接的硬件,其次是显卡(如果从事动漫游戏,则非常重要)、硬盘。

CPU:最好使用inter,I系列,尤其是用于移动开发。使用虚拟机是必要的。国米是最无忧的。

内存:当然越大越好,现在价格不贵,最低推荐16g。

硬盘:SSD可以大大提高存储效率,现在是标准配置。

显卡:最好使用独立的显卡,a卡和N卡都可以,两者的选择往往取决于您的系统平台选择。

系统平台:Windows:作为一个开发平台,第一阶段问题不大,第二阶段问题不太理想。其实windows并不是很适合开发,特别是对于整个平台来说,至少IOS应用还不能开发。但是如果你只开发Windows应用程序,它是第一选择。

Mac:

前台、后台和移动开发都可以,基于UNIX核心平台,良好的命令行、开发语言环境和强大的图形设计应用程序。强烈推荐!(当然,如果我们只开发窗口应用程序,我们不会考虑它。)

Linux:

作为一个开发环境,它也是一个理想的系统平台。一方面,大多数服务器环境都基于Linux,因此在部署时应该熟悉它们。第二,在当前的开发模式和语言环境下,Linux更加方便、兼容。

因此,这取决于编程的方向,取决于系统环境的要求。因为系统平台不一样,所需的硬件会有所有的差异,购买时要一目了然。

在讨论了这么多考虑因素之后,实际上还有另一个重要条件:你的预算,也就是你的钱。如果你是个土豪,那没关系。你可以有一套笔记本电脑,台式机和服务器,并在家里使用它们。但大多数人必须小心。

让我们谈谈我的个人建议:

如果钱不是问题,最好从MacPro开始。

如果你没有钱,节省一个桌面,你最好将它与MAC兼容的硬件相匹配。安装一个双系统,一个窗口和一个黑苹果。那样的话,一切都结束了。

tensorflow用什么显卡?

Tensorflow是谷歌基于DistCredition开发的第二代人工智能学习系统。硬件配置的软件不是很高。I3标准处理器gtx950m独立显卡4G配置。目前市场上这款配置的价格在3500-4000。

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