推荐的硬件来学习张量流？

Question

我是软件开发人员，我想尝试人工智能，机器学习等。我想了解现有的不同算法和技术，如何使用它们以及哪些算法适用于不同类型的挑战。 TensorFlow看起来像是开始试验的好软件，所以我将从TF开始。

我对图像处理不感兴趣。我最感兴趣的是理解数据模式和做出预测。

我是否能够尝试所有常见示例并尝试使用具有8个线程的现代i7的TF的所有算法和功能，或者我肯定需要GPU以便在每次实验之间不等待数小时？

如果我确实需要GPU，入门级CUDA 3.0+ GPU就足够了（例如Geforce 730M带2GB RAM，可能是最便宜的兼容GPU） 或者我需要像1050Ti / 1080GTX / Ti等更多打孔和内存的东西？

在Google或AWS上学习是否实用，或者我最好购买硬件？

我担心的是，我花了大量现金购买花哨的显卡，然后才真正进入ML编程，然后浪费金钱。 我不知道我是否会发现它有趣/有用。所以我还没有尝试用ML来征服世界。

总结一下，我的短期目标：

1. 获得ML的一些经验，这样我就知道哪些技术/算法可用于差异类型的任务。

2. 看我是否觉得ML有趣

3. 了解如果我想进一步投资，我需要哪种硬件。

我有能力购买1080Ti进行试验，但我不想在不知情的情况下浪费钱。如果我购买更便宜的GPU，如1050Ti，我可以稍后添加1080Ti，还是最好的，如果我的所有GPU都相同？

Answer 1

简单的谷歌搜索将为您提供大部分答案。但简而言之，是的，你可以将你的CPU与TensorFlow一起使用。

您的GPU上至少需要CUDA 7.5和至少3.0的计算能力（http://www.nvidia.com/object/gpu-accelerated-applications-tensorflow-installation.html）

如果您没有机器学习的经验，我建议您首先使用Scikit学习（http://scikit-learn.org/）。学习和使用神经网络之外的其他东西非常容易，可以让您更好地理解机器学习的基础知识。 Scikit learn不需要GPU（实际上没有提供GPU支持）。