Tensorflow 神经网络；没有GPU的ML。我有什么选择？
我开始使用神经网络、ML等。我没有GPU，我有什么选择 Pytorch和Tensorflow是不错的选择吗？如果是的话，每种方法的优缺点是什么，我应该选择哪一种 如果有什么不同的话，我将使用Python和Linux（ubuntu 20.04）Tensorflow 神经网络；没有GPU的ML。我有什么选择？,tensorflow,neural-network,pytorch,Tensorflow,Neural Network,Pytorch,我开始使用神经网络、ML等。我没有GPU，我有什么选择 Pytorch和Tensorflow是不错的选择吗？如果是的话，每种方法的优缺点是什么，我应该选择哪一种 如果有什么不同的话，我将使用Python和Linux（ubuntu 20.04） （我买不起GPU或云服务，因为我身无分文，15岁。）这取决于你想做什么。如果您正在处理图像，则需要GPU。如果您正在使用分类或回归处理其他类型的数据，则可以使用CPU 在Ubuntu上工作是完美的，这也是我的选择 现在对于神经网络，Tensorflow和P
（我买不起GPU或云服务，因为我身无分文，15岁。）这取决于你想做什么。如果您正在处理图像，则需要GPU。如果您正在使用分类或回归处理其他类型的数据，则可以使用CPU 在Ubuntu上工作是完美的，这也是我的选择 现在对于神经网络，Tensorflow和Pytorch是可选的，您可以尝试其中的任何一种。我主要在Tensorflow上工作
如果你想使用GPU，你可以尝试Kaggle竞赛，在那里你每周都有大量的GPU。您也可以尝试Google Colab笔记本电脑，在那里您可能有大量的GPU，您必须连接Google帐户，最终将您的笔记本电脑连接到您的驱动器，在那里您可以储存您的数据。好的，谢谢！我将研究Kaggle，但我不认为我真的需要GPU（至少还不需要），我现在的主要目标是加密交易算法。再次感谢你的帮助！如果你需要GPU，也可以试试谷歌Colab笔记本电脑。我还想补充一点，为了学习基本知识，可以使用像CIFAR10这样的小数据集，因为它们更容易使用CPU进行训练。“大数据”会让你头疼，因此你可能需要考虑Kaggle和Colab等选项。而且，在程序完成时，要小心停止GPU会话，因为它不是自动完成的，你会浪费GPU时间。