之前热衷于学习理论知识，目前想跑代码了发现不知道从何下手，自己电脑上搭建的平台基本就是个摆设，因为跑不起来呀。今天我们就来看看想做
深度学习应该怎么下手。
首先了解下基础知识：
1、深度学习用cpu训练和用gpu训练的区别
（1）CPU主要用于串行运算；而GPU则是大规模并行运算。由于深度学习中样本量巨大，参数量也很大，所以GPU的作用就是加速网络运算。
（2）CPU算神经网络也是可以的，算出来的神经网络放到实际应用中效果也很好，只不过速度会很慢罢了。而目前GPU运算主要集中在
矩阵乘法和卷积上，其他的逻辑运算速度并没有CPU快。
目前来讲有三种训练模型的方式：
1. 自己配置一个“本地服务器”，俗称高配的电脑。
这个选择一般是台式机，因为笔记本的“高配”实在是太昂贵了，同一个价格可以买到比笔记本好很多的配置。如果是长期使用，需要长期从事深度学习领域的研究，这个选择还是比较好的，比较自由。
①
预算一万以内的
机器学习台式机/主机配置：
②
从李飞飞的课程里，可以看到她的电脑配置，这个配置是机器学习的基本设置。
内存：4X8G
显示卡： 两个NV GTX 1070
硬盘： HDD一个， SSD两个
③ 配置主机需要了解的参数（在上一篇博客中已经详细介绍了各个参数的含义）：
GPU：一个好的GPU可以将你的训练时间从几周缩减成几天，所以选GPU一定要非常慎重。可以参看GPU天梯榜，都是一些比较新的型号具有很强的性能。
在
英伟达产品系列中，有消费领域的GeForce系列，有专业绘图领域的Quadro系列，有高性能计算领域的Tesla系列，如何选择？有论文研究，太高的精度对于深度学习的错误率是没有提升的，而且大部分的环境框架都只支持单精度，所以双精度浮点计算是不必要，Tesla系列都去掉了。从显卡效能的指标看，CUDA核心数要多，GPU频率要快，显存要大，带宽要高。这样，最新Titan
X算是价格便宜量又足的选择。
CPU：总的来说，你需要选择一个好的GPU，一个较好的CPU。作为一个高速的串行处理器，常用来作为“控制器”使用，用来发送和接收指令，解析指令等。由于GPU内部结构的限制，使得它比较适合进行高速的并行运算，而并不适合进行快速的指令控制，而且许多的数据需要在GPU和CPU之间进行存取，这就需要用到CPU，因为这是它的强项。
内存条：主要进行CPU和外设之间的数据交换，它的存取速度要比硬盘快好几倍，但是价格比较昂贵，通常会和容量成正比。内存大小最起码最起码最起码要大于你所选择的GPU的内存的大小（最好达到显存的二倍，当然有钱的话越大越好）。在深度学习中，会涉及到大量的数据交换操作（例如按batch读取数据）。当然你也可以选择将数据存储在硬盘上，每次读取很小的batch块，这样你的训练周期就会非常长。常用的方案是“选择一个较大的内存，每次从硬盘中读取几个batch的数据存放在内存中，然后进行数据处理”，这样可以保证数据不间断的传输，从而高效的完成数据处理的任务。
电源问题：一个显卡的功率接近300W，四显卡建议电源在1500W以上，为了以后扩展，可选择更大的电源。
固态硬盘：作为一个“本地存储器”，主要用于存储各种数据。由于其速度较慢，价格自然也比较便宜。建议你选择一个较大容量的硬盘，通常会选择1T/2T。一个好的方法是：“你可以利用上一些旧的硬盘，因为硬盘的扩展十分简单，这样可以节省一部分资金。”
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