深度学习没有GPU怎么办？
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
深度学习没有GPU怎么办？
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
| ? | 方案內容 | 缺點 |
| 方案一 | 買礦卡 P106-100,閑魚上不寫運費的都是默認順豐到付,我試了下,已經起糾紛了. | 礦卡損耗極大,買這個基本接盤,現在還在和賣家磨嘴皮子退貨 |
| 方案二 | 嘗試kaggle notebook訓練中途把模型傳到git lfs,因為是大型文件,所以不能github,只能是git lfs | git的機制是會記錄歷史數據,然后git lfs只有1G的空間,你想要釋放git lfs的存儲空間的辦法只有一個,那就是刪除整個repository才能恢復,而且也不是立刻恢復,恢復git lfs的存儲空間需要幾分鐘到十幾分鐘的延遲. |
| 方案三 | 找人借顯卡 | 借到是好事,但是如果你最后被架空了,你就沒法solo參賽了,畢竟顯卡在別人手上. 畢竟solo參賽和組隊參賽的含金量還是不一樣的. |
| 方案四 | 使用colab | 經常斷,而且對于上百G數據集的Kaggle比賽,colab的磁盤只有340+G,顯然無能為力. |
| 方案五 | 使用GCP | GCP需要能支付外幣的卡來注冊,雖然能激活一年三百美金,但是年費一年就是100+了. 而且GCP需要升級賬戶才能繼續使用,否則試用時間只有一天. 并且使用科學上網也很難順利打開GCP,要緩沖好久. 如果跟同學借visa卡顯然人家也不是那么愿意借的,設想下,你愿意自己實名的visa卡被別人綁定在一個網站上不? 不過GCP上面的visa是可以自己決定是否移除的. |
| 方案六 | 租用GPU服務器 | 雖然有區塊鏈相關的GPU分布式網站可以供你租用,費用是5毛/時, 但是一旦斷開,所有數據全部清零,如果參加RSNA這種比賽,數據集156G,光下載就要下載一天一夜. 如果走淘寶2塊錢/時,費用不可想象,因為訓練至少幾十個小時. |
| 方案七 | 百度的paddlepaddle | 不支持apt,不支持tensorflow以及pytorch,很難用,羊毛不太好褥. |
| 方案八 | 直接用kaggle的notebook | 有GPU提供，但是很容易斷開 |
| 方案九 | 使用百度網盤在kaggle notebook上傳中間模型 | 根據[1],百度云api接口已經關閉. 百度網盤的原名是百度云 |
| 方案十 | 使用Google Drive API在kaggle notebook上傳中間模型 | Google Drive api無法在kaggle notebook上傳中建模型,會轉接到localhost最終無法連接. |
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Reference:
[1]https://segmentfault.com/q/1010000005066656/a-1020000005068411
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的深度学习没有GPU怎么办？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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