博客
关于我
推荐适合学生党做深度学习使用GPU的平台(薅羊毛)
阅读量:215 次
发布时间:2019-02-28

本文共 330 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

在实验室里一块GPU都没有,想要做深度学习的话,可能会觉得有点难度。对于学生党来说,选择一个适合的平台尤为重要。MistGPU是一个不错的选择,操作简便,上传速度快,特别适合需要快速体验深度学习的人。对于文件大小1GB以内的上传,完全是免费的,方便又实用。如果你需要更高的使用频率或者更大的资源支持,MistGPU也提供了按月付费的选项,随时可以根据需求调整。目前我已经在使用,体验感不错。刚注册还能享受免费试用,邀请好友上线的用户都能获得8元的礼包,非常值得推荐。毕竟,深度学习从0到1,选择一个合适的平台会让学习路上少很多盲点。

截图显示我的主机配置,虽然不是最高端的配置,但对于日常的深度学习任务已经足够用了。如果你也想试试深度学习,不妨一起来薅羊毛吧!

转载地址:http://vogs.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Objective-C实现获取CPU温度(附完整源码)
查看>>
Objective-C实现获取文件头的50个字符(附完整源码)
查看>>
OJ中常见的一种presentation error解决方法
查看>>
OK335xS UART device registe hacking
查看>>
ok6410内存初始化
查看>>
one_day_one--mkdir
查看>>
OpenCV 中的图像转换
查看>>
opencv5-图像混合
查看>>
opencv9-膨胀和腐蚀
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
查看>>
Opencv中KNN背景分割器
查看>>
OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
查看>>
opencv保存图片路径包含中文乱码解决方案
查看>>
opencv图像分割2-GMM
查看>>
OpenCV:概念、历史、应用场景示例、核心模块、安装配置
查看>>