用笔记本玩深度学习的注意了

购入华硕笔记本，带有RTX3060的GPU，装有tensorflow-gpu-1.13.1训练自然语言处理。

Tensorflow程序运行中出现"Interal Error：Blas GEMM launch failed."，此错误主要是由于程序运行时GPU的空间不足而引起的。故一般出现此错误的时候，会发现程序提示的GPU freeMemory 少。

发现RTX3060的显示内存只有6G；此次跑训练刚好不够。而该机的cpu内存有16G；卸载tensorflow-gpu-1.13.1，装入tensorflow-1.13.1，训练正常跑通。

结论：选GPU是为了训练速度加快，而GPU的显存大小比GPU速度还要重要！当显存不高时，连跑都跑不起来，何谈训练速度。我在GTX1080+10G内存上跑了若干CNN，发现VGG勉强能跑，再大型的CNN就不能了。因此，显存10G可以说是刚及格，如果低于10G，不如用cpu为好。一般说，笔记本上的GPU是帮不了深度学习大忙的，选用大内存的cpu笔记本更加明智。

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