电脑如何看显卡 神经网络用GPU加速训练，用Quadro系显卡好还是GTX10系好？为什么？
神经网络用GPU加速训练，用Quadro系显卡好还是GTX10系好？为什么？
主要是CUDA的核数越多越好。计算主要依赖于它，其次是视频存储器、内部频率等。当然，也可以考虑性价比。这对钱不坏。直接转到Titan系列
与GPU显卡、FPGA等用于训练神经网络的高功率、高性能设备不同，神经网络计算棒往往使用训练过的模型来提供预测服务。与需要巨大计算能力的训练模型相比，预测服务的计算量大大减少。主要应用场景是移动终端设备（如清扫机器人、送货机器人等），受计算能力和功耗的制约，不能使用Wi-Fi模块实时维护网络，不能使用大功率GPU图形卡。神经网络计算棒是最好的解决方案。
神经网络计算棒的算力能与和GPU在机器学习/深度学习方面匹敌吗？
其实这个问题的实质是，如果我们用机器学习算法对数据集上的数据模型进行一次训练，保存模型，然后用同样的算法和同样的数据集以及数据排序对其进行再次训练，那么第一个模型和第二个模型是一样的吗？
这可能是因为神经网络用增益或权重的随机值初始化，然后每个模拟在训练阶段有不同的起点。如果您希望始终保持相同的初始权重，可以尝试为初始权重修复种子以消除问题。
如果我们深入研究这个问题，我们可以根据ml算法的“确定性”来对其进行分类。当从同一个数据集进行训练时：
一个是总是生成相同的模型，并且记录以相同的顺序呈现；
另一个是总是生成不同的模型，并且记录顺序不同。
在实践中，大多数是“不确定的”。模型变化的原因可能是机器学习算法本身存在随机游走、不同权值的随机初始化、不同分量的概率分布抽样来分配优化函数。
虽然模型的“不确定性”可能会对单个训练结果造成干扰，但我们也可以用“不确定性”来确认模型的稳定性，如决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等，最终可以通过多次迭代来确认模型的稳定性。
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