跑神经网络用什么显卡 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？
主要考虑的是CUDA核心的数量。越多越好。计算主要基于CUDA核心数。第二个考虑是视频存储、内部频率等。当然，也可以考虑性价比。这对钱不坏。从泰坦系列开始。你不必把算法学好。但是随着技术的发展，仍然需要算法，否则只能做一些工作。
1. 学好软件开发离不开计算机理论基础，比如数据结构、操作系统、网络技术、算法研究等，如果你喜欢这项技术，那就不是问题。先开始，你可以弥补。
2. 算法是软件开发的灵魂。好的算法写不出好的程序。
3. 如何学习算法，首先选择经典算法教材。基本的可以从数据结构中学习，其中包含一些基本的算法，然后再学习特殊的算法（实际上，在数据结构领域学习算法一般就足够了）。网上还有很多论坛、算法网站，为了吸引眼球，它们一般都很通俗易懂。大多数算法都是C语言，但是语言在算法层次上是相互联系的，因此理解算法模型是最重要的。
4. 只要我们从技术开始，一切都是困难的。该算法在实际应用中是最快、最强的。
我希望它能帮助你
这取决于数据量和样本数。不同的样本数和特征数据适合不同的算法。像神经网络这样的深度学习算法需要训练大量的数据集来建立更好的预测模型。许多大型互联网公司更喜欢深度学习算法，因为他们获得的用户数据是数以亿计的海量数据，这更适合于卷积神经网络等深度学习算法。
如果样本数量较少，则更适合使用SVM、决策树和其他机器学习算法。如果你有一个大的数据集，你可以考虑使用卷积神经网络和其他深度学习算法。
以下是一个图表，用于说明根据样本数量和数据集大小选择的任何机器学习算法。
如果你认为它对你有帮助，你可以多表扬，也可以关注它。谢谢您
学Python一定要会算法吗？
不同于GPU显卡、FPGA等大功率、高性能的神经网络训练设备，神经网络计算棒往往利用训练好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。
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