今天在和导师讨论要不要买一个电脑用来跑深度学习,其实深度学习主要废的就是显卡。虽然现在显卡有点掉价,但是对我一个科研农名工而言还是好贵。后来我学软件的同学给我推荐了百度的平台。全功能AI开发平台BML(Baidu Machine Learning)是一个面向企业和个人开发者的机器学习集成开发环境,为经典机器学习和深度学习提供了从数据处理、模型训练、模型管理到模型推理的全生命周期管理服务,帮助用户更快的构建、训练和部署模型。我试了试,相对而言,发现百度的这个平台还是比较良心的。

废话不多说,直接甩个网址:

全功能AI开发平台BML

全功能AI开发平台BML

学深度学习实验室没有高性能显卡?

事情是这样的,由于项目的需要以及博主的个人兴趣爱好,近些时间一直在捣鼓深度学习。然而,实验室唯一的一块3080显卡出差去了。自己的电脑跑起来属是有点心疼,风扇呜呜呜得转,而且电脑也会发烫。

询问了群里的小伙伴,然后她向我推荐了百度的深度学习平台。

没显卡

无需配置环境,创建后直接Notebook

打开这个平台,创建一个新的Notebook项目:

新建一个Notebook

简单选择自己的环境:

简单选择自己的所需要的环境

打开后就是一个安装好TensorFlow的环境,类似于Jupyter Notebook:

打开后就是一个安装好得环境

然后我选择查看是否能够正常使用gpu以及安装好TensorFlow环境:

查看安装的环境

不需要配置环境,简直太爽了有没有,前面安装环境,给我整的太痛苦了:

Win10下用Anaconda极速安装TensorFlow2教程以及GPU配置

安装完GPU版本的TensorFlow后发现不支持GPU_tf.test.is_gpu_available()返回False

不用配置环境实在太爽了

免费50小时后,模型训练计费说明

付费策略

价格情况

这里告诉你一个小小的注意事项,就是在使用完成之后,不要直接退出。要先关闭掉启动的项目:

要先关闭掉启动的项目


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最后修改:2022 年 10 月 01 日
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