deep-learning - 我可以在没有 GPU 的情况下训练深度卷积网络吗？

Question

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？

Answer 1

这完全取决于 CNN 的大小和深度。如果您的 CNN 有一个卷积层和一个全连接层，并且输入图像是 64x64，那么您将能够在合理的时间内在笔记本电脑上训练您的网络。如果您使用具有数百层的 GoogLeNet，并在整个 ImageNet 集上进行训练，那么即使使用显卡也需要一周的时间，因此在 CPU 上它永远无法完成训练。

然而，对于大多数实际应用，最好有一个 GPU 来训练卷积网络。请注意，在 AWS 上，您可以以相当合理的价格获得启用 GPU 的实例，尤其是在您获得 Spot 实例的情况下，因此您不一定需要在本地拥有 GPU。

最后一点：大多数框架（theano、torch、caffe、mxnet、tensorflow）允许您在 CPU 和 GPU 上执行相同的模型，只需对代码进行少量修改或无需修改，因此您可以在 CPU 上进行本地原型制作一组图像，然后当您的模型工作时，在 GPU 实例上的 AWS 上对其进行训练。