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Programming版 - 有大牛可以说说scikit-learn哪些方面不如tf么?
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相关话题的讨论汇总
话题: tf话题: scikit话题: 哪些方面话题: gpu话题: learn
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t**r
发帖数: 3428
1
有大牛可以说说scikit-learn哪些方面不如tf么?
刨除掉tf有谷歌cloud支持这方面。单就算法来说。
x****u
发帖数: 44466
2
tf支持gpu啊,速度优势太大

【在 t**r 的大作中提到】
: 有大牛可以说说scikit-learn哪些方面不如tf么?
: 刨除掉tf有谷歌cloud支持这方面。单就算法来说。

d****n
发帖数: 12461
3
tensorflow比theano慢。而且一般的云环境好像很少有gpu集群的。

【在 x****u 的大作中提到】
: tf支持gpu啊,速度优势太大
x***4
发帖数: 1815
4
完全不同两样东西。scikit里面是各种各样统计方法,tf是nn。

【在 t**r 的大作中提到】
: 有大牛可以说说scikit-learn哪些方面不如tf么?
: 刨除掉tf有谷歌cloud支持这方面。单就算法来说。

C*****5
发帖数: 8812
5
新的1.0版已经比theano快了。

【在 d****n 的大作中提到】
: tensorflow比theano慢。而且一般的云环境好像很少有gpu集群的。
x****u
发帖数: 44466
6
th改一下rnn模型,编译时间令人发指的长啊
一块好的gpu等于100块cpu,这个成本差距太大了。就算你是土豪不差钱,大部分搞研
究的都差钱,也不会陪你玩cpu云啊。

【在 d****n 的大作中提到】
: tensorflow比theano慢。而且一般的云环境好像很少有gpu集群的。
w***g
发帖数: 5958
7
你这个确认了我长久以来的观察和猜测。

【在 d****n 的大作中提到】
: tensorflow比theano慢。而且一般的云环境好像很少有gpu集群的。
d****n
发帖数: 12461
8
那我可以试试。不过现在生产环境是python2.7+centos6,没机会用tf1.0

【在 C*****5 的大作中提到】
: 新的1.0版已经比theano快了。
d****n
发帖数: 12461
9
对,tf编译快,运行慢。但是即使简单模型也要迭代很多次,最后好像一个模型从编译
到出结果的时间还是theano快。
gpu的问题是更新太快,当代的能坚持2年就不错了,但是cpu已经完全虚拟化了,即使
是硬件cpu也可以在市场上3-5年,符合大部分项目的研发周期。所以gpu目前不符合大
多数公司的采购模式和开发模式。

【在 x****u 的大作中提到】
: th改一下rnn模型,编译时间令人发指的长啊
: 一块好的gpu等于100块cpu,这个成本差距太大了。就算你是土豪不差钱,大部分搞研
: 究的都差钱,也不会陪你玩cpu云啊。

x****u
发帖数: 44466
10
CPU多一倍寿命,但GPU效率是100倍,这个差距还是太明显啊
现在CS最前端的高性能计算,要不是走GPU路线,要不是走众核非x86模式,都是主频摩
尔定律停滞的结果

【在 d****n 的大作中提到】
: 对,tf编译快,运行慢。但是即使简单模型也要迭代很多次,最后好像一个模型从编译
: 到出结果的时间还是theano快。
: gpu的问题是更新太快,当代的能坚持2年就不错了,但是cpu已经完全虚拟化了,即使
: 是硬件cpu也可以在市场上3-5年,符合大部分项目的研发周期。所以gpu目前不符合大
: 多数公司的采购模式和开发模式。

C*****5
发帖数: 8812
11
要编译快上torch,编译时间=0

【在 d****n 的大作中提到】
: 对,tf编译快,运行慢。但是即使简单模型也要迭代很多次,最后好像一个模型从编译
: 到出结果的时间还是theano快。
: gpu的问题是更新太快,当代的能坚持2年就不错了,但是cpu已经完全虚拟化了,即使
: 是硬件cpu也可以在市场上3-5年,符合大部分项目的研发周期。所以gpu目前不符合大
: 多数公司的采购模式和开发模式。

k****i
发帖数: 101
12
cpu版neon贼快
gpu一出 然并暖

【在 w***g 的大作中提到】
: 你这个确认了我长久以来的观察和猜测。
1 (共1页)
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