大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于显卡python深度学习的问题，于是小编就整理了4个相关介绍显卡Python深度学习的解答，让我们一起看看吧。
pytorch对显卡要求？
运行python对环境要求很低，只需要安装一个python解释器就可以了。
所以
1、处理器方面i5 i7就可以，代数肯定越高越好。
3、显卡，这个仁者见仁智者见智，玩游戏，玩深度学习就买好一点，日常办公没有多少要求。
学Python买个什么样的电脑比较好？
单纯学Python的话普通电脑就ok了，机器学习几大基础算法都ok，学深度学习的话台式无脑上1080ti或者泰坦xp，其他配置留下升级空间。
笔记本的话要强劲点的，最好带固态硬盘，支持16G内存或以上，带有英伟达1060以上的显卡
matlab和python语言什么电脑配置？
matlab和python语言，对于电脑配置没有特殊要求，一般的PC机都可以。如果用于深度学习，特别是要处理大规模的图像样本，多***用GPU+CPU实现，电脑配置以工作站为宜。
比较Python和MATLAB，感觉在基础使用方面，MATLAB的要求要稍高一些，而且有明确的系统要求。所以我们以MATLAB的要求为准。
根据MATLAB***提供的最新版本2022a的系统需求，从易用性和对其他常用软件兼容性角度考虑，我们推荐购买的电脑需要覆盖以下几个重要因素：
操作系统：>=WIndow10
处理器：Intel或者AMD，64位；4核以上
内存：>=8G，推荐16G
硬盘：>=256G，推荐512G
Matlab和Python都是常用的科学计算和数据分析领域的编程语言，它们对电脑配置的要求略有不同。下面是一些推荐的电脑配置供参考：
处理器（CPU）：对于Matlab和Python来说，强大的多核处理器非常重要。推荐选择具备较高主频和多核心（如Intel Core i7或更高级别）的CPU。
内存（RAM）：Matlab和Python在处理大量数据时需要大内存支持，尤其是对于复杂的计算和模型。推荐选择至少16GB甚至更多的内存。
存储器（硬盘）：对于存储数据和运行程序，SSD固态硬盘是首选，因为它们具有更快的读写速度。至少256GB的存储空间可以满足基本需求。
显卡（GPU）：如果您在使用Matlab和Python进行机器学习、深度学习或图像处理等计算密集型任务，那么选择一块支持CUDA的NVIDIA显卡将会提升计算性能。
想学习深度学习开源框架，比如tensorflow、caffe，需要掌握哪些linux知识？
如果仅仅是TensorFlow和Caffe的话，可以在Windows上开发。
TensorFlow的Windows支持挺不错的。
比如，在Windows上安装TensorFlow只需一个命令（***定你的机器配置好了显卡相关驱动、CUDA等，还有Python环境）：
pip3 install --upgrade tensorflow-gpu
简单吧？
Caffe对Windows的支持没有TensorFlow好，还属于社区支持。
具体安装方法可以参考Caffe官方GitHub仓库的Windows分支。有适配Visual Studio 2015, CUDA 8.0, Python 3.5/2.7的编译好的二进制文件下载。
当然，还是有些框架对Windows支持很差或者干脆没有支持。所以基于Linux开发也不错。
我建议你直接用就是了，不用先去学Linux。今时今日，像Ubuntu这样的[_a***_]版，基本上已经接近开箱即用的程度（注意，仅限于开发方面）。
到此，以上就是小编对于显卡python深度学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于显卡python深度学习的4点解答对大家有用。
