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
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV中八种不同的目标追踪算法
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV图像拼接--Stitching detailed使用与参数介绍
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV如何读取仪表中的指针刻度
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(一) :直接拼接
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(三):基于特征匹配拼接
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(二) :基于模板匹配拼接
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(四):基于Stitcher类拼接
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测(建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | PaddleOCR 2.9 发布, 正式开源文本图像智能分析利器
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | T-Rex Label !超震撼 AI 自动标注工具,开箱即用、检测一切
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 | YOLOv10在PyTorch和OpenVINO中推理对比
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测(代码+数据集!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8重磅升级,新增旋转目标检测,又该学习了!
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 一文带你读懂YOLOv1~YOLOv11(建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 五分钟快速搭建一个实时人脸口罩检测系统(OpenCV+PaddleHub 含源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 什么是 COCO 数据集?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 低对比度缺陷检测应用实例--LCD屏幕脏污检测
查看>>