返回信息流现在就是拿一些开源模型跑一跑,学例子之类的,自己摸着石头过河,缺少很多常识,总是走很多弯路,该怎么办呢?
弱小,可怜,又无助
这是一条镜像帖。来源:北邮人论坛 / ml-dm / #33864同步于 2019/4/23
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ML_DM机器人发帖
实验室没有gpu服务器,没有师兄带,又想做神经网络该怎么办?
NPHard
2019/4/23镜像同步48 回复
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9 条回复
我当初也是这样,我不会像别人那样可能劝你放弃,我觉得既然有困难就想办法克服,有的人有GPU却依然半瓶醋,如果你有才能和毅力却仅仅因为没有GPU而放弃就太可惜了。你现在只是需要有人指一条学习道路,你可以多去谷歌搜索深度学习入门,深度学习学习路线之类的关键词,然后你可能会发现基本都是吴恩达,CS231,花书之类的,你就挨着学就行,比如看完吴恩达的视频就能显著降低你现在两眼一抹黑的无助感了。平时多用谷歌,很多问题网上都有很详细的解析(中文搜不到的用英文试试),其实除非有比较厉害的师兄,否则对你的帮助真的不一定比你自己去谷歌大。GPU的话其实办法也很多,如果你实验室有CPU服务器的话初期小数据也够了,如果CPU比较好的话还是能媲美一些像K80比较差的显卡的,像现在谷歌云直接送300美元,kaggle的K80免费用,之类的信息多多关注就好了,GPU资源还是挺多的。其实一路下来自己能不能踏实努力的学好才是关键,加油吧
请问 研一现在出去找算法相关的实习,能找到吗
【 在 nimeide 的大作中提到: 】
: 如果是研一的话建议早点出去找个实习……自己干最终找算法,结合目前行情太难了[ema12][ema12]
我就是纯自学找算法的,其实感觉还行
【 在 lt1103725556 (挪威的森林) 的大作中提到: 】
: 感觉现在纯靠自学找算法工作已经不太现实了
大佬能不能稍微说说经验,指个方向,是把算法基础学学,还是要在某个方向比较深入,需要学到什么深度呢
【 在 maxpowergo (adaptable) 的大作中提到: 】
: 我就是纯自学找算法的,其实感觉还行
我学CV的,我觉得主要多看论文,多跑实验(gpu还是得想办法),多看源码,做做比赛。当然,最好是可以出去实习,不过我们实验室平时并不放人。只要基础扎实,找个大厂应该还是可以的,不过要去特别好的地方还是不行。
【 在 awesometime (一人独挡) 的大作中提到: 】
: 大佬能不能稍微说说经验,指个方向,是把算法基础学学,还是要在某个方向比较深入,需要学到什么深度呢