noahyu

@iTvX 谢谢建议，适用

at ZiZhu sci-tech park?

后生可畏，看来杭州的房价有保障了……

上海内推有吗，之前在传统 IT 外资公司做的比较久

(10+4)/365*100%，一般来说都是毛算算，如果要用复利公式，求助 excel 或科学计算器

@cpygui 没用过 chainer ，但是看了它的文档有 CuPy ，应该是根据 api 的接口来使用 kernel 操作吧；按照我对 tensorflow 的理解和使用，通过对计算时使用具体的 cpu 和 gpu 的显示声明方式，加之 disable gpu 自动加载(在 config 里定义)来实现我之前评论里提到的方式。比如 tensorflow 里面可以定义 with 代码段，来显示声明如下操作用的是 cpu 或 gpu ，同时在多个设备(device)时显示地指定 gpu0,gpu1,...(如果有多个的话)

with tf.name_scope('encode'), tf.device('/gpu:0')

不过我还是觉得这样很费时间，只能作为尝试吧，还是应该选择一个较为合适的框架以及足够先进的硬件资源，那样不用太操心 performance ，最讨厌内存不够硬件太差，心太累……

各框架对 gpu 的使用不尽相同，貌似在 VGG16 这一块，加载预训练的模型然后作改动， theano 的表现好一点，代码里面用到的，我尝试过 keras+tf 的方式用低端显卡(GT 系列)也是没法跑，算了对图像这一块无感了；用低端显卡跑一个 attention 的模型跑 nlp 相关的，也要 4-5 天，不过能跑下来已经不错了，可以不用显卡内存，而用主机内存(目前用的是 16G)也可以跑.