大显存对训练模型有什么帮助
3d2023安装慢原因？
3d2023安装慢原因？
原因:
1.被病毒袭击,也会导致运行缓慢或者出现闪退的情况。如之前模型云曾经提到过的script controller闪退的错误,就是因为3dmax病毒而导致的。此外,一些蠕虫病毒也会降低3dmax运行的速度。
2.硬件配置不够 造成3dmax运行速度缓慢,最常见的原因就是目前运行的机器硬件配置不够。作为专业的作图建模软件,3dmax在运行的过程中对显卡的显存和主机内存的要求都比较高,如果这两样不达标的话,会大大拖慢3dmax运行的速度。
3.运行程序过多。
在caffe框架下，训练好模型后，如何预测上万张图片？
快速的预测
有2种方法：
1、单张图片，加载完model prototxt和weights .caffemodel后，对写个循环，循环上万次，每次得到1张图片的预测结果
2、批量处理，类似caffe训练模型时使用batch即可。caffe中深度学习网络数据都是4维的，n*c*h*w，n代表batch数目，比如你有10000张图片，但是如果考虑到你的显卡显存大小只能支撑500张图片，所以设置batch为500，这样的话就只需要循环200次最终的结果也是n（你刚才设置的500）*c*h*w，其实就是n个元素的数组，每个元素c*h*w代表每张图片的结果。
明显第2种方法的效率更高。
跑深度学习1070和2070差别大吗？
1070和2070差别很大，推荐2070。
针对不同深度学习架构，GPU参数的选择优先级是不一样的，总体来说分两条路线：
卷积网络和Transformer：张量核心gtFLOPs（每秒浮点运算次数）gt显存带宽gt16位浮点计算能力
循环神经网络：显存带宽gt16位浮点计算能力gt张量核心gtFLOPs
最终建议
总之，在GPU的选择上有三个原则：
1、使用GTX 1070或更好的GPU；
2、购买带有张量核心的RTX GPU；
3、在GPU上进行原型设计，然后在TPU或云GPU上训练模型。
针对不同研究目的、不同预算，Tim给出了如下的建议：
最佳GPU：RTX 2070
避免的坑：所有Tesla、Quadro、创始人版（Founders Edition）的显卡，还有Titan RTX、Titan V、Titan XP
高性价比：RTX 2070（高端），RTX 2060或GTX 1060 (6GB)（中低端）
穷人之选：GTX 1060 (6GB)