tensorflow在各种环境下搭建与对比

由于有些训练是要长时间进行训练(几天),才能看出显著的结果,如果只是通过本地的计算机进行训练是不可能的。因此这周花了一些时间调研如何才能让神经网络长时间的进行运行,为以后训练网络提供可靠的运行环境。

Tensorflow部署的地方

优点

缺点

本地笔记本CPU版本的tensorflow

(1)安装相对本地的GPU版本的tensorflow容易

(2)方便通过本地的IDE比如PyCharm进行代码的调试

(1)相对本地GPU版本的tensorflow运行较慢

(2)无法长时间的进行训练,比如几天到一周,甚至半个月

本地GPU笔记本版本的tensorflow

  1. 相对本地GPU版本的tensorflow运行较快
  2. 方便通过本地的IDE进行代码调试与跟踪
  1. 安装较困难,容易出错
  2. 需要英伟达的显卡,并且需要有较好的性能

谷歌的Colab云环境

  1. 免费,已经帮你装好了tensorflow相关的所有环境,适合初学者

(1)不能长时间的运行,由于是免费的,硬件的性能不是很好,经过测试,和本地的CPU版本的tensorflow运行差不多速度,并且容易掉线

阿里云CPU服务器

  1. 租比较低端的服务器,价格比较便宜,学生只要10/月
  2. 可以长时间运行,只要不关机就会一直运行,
  3. 经测试运行速度和本地的GPU版本速度差不多
  1. 显卡版的服务器普遍比较贵
  2. 没有帮你装好tensorflow的运行环境,需要你自己转一整套的环境

Floyd云端GPU环境

  1. 帮你装好了云端的运行环境,专门为深度学习训练提供到的云端服务器
  2. 有多种显卡可供选择

(3)价格相对较贵,如果是GPU版本训练的话需要10元/小时

由于对比以及试验了各种方法。因此如果是前期的话,先在自己的笔记本上面先用小批量的数据调试自己构造的网络,当调试好了之后可以通过git上传到阿里云服务器中进行长时间的训练(几天)看训练结果,并将训练好的参数进行保存,再传回自己的笔记本看生成结果。如果时间比较赶需要快速地得到结果可以使用Floyd云端GPU环境进行训练。

 
 
 

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