常见问题的问答
本帖最后由 易学智能 于 2020-3-11 09:21 编辑我的网络是cpu训练的，是不是和gpu训练用的代码不同，是否需要改？
答：取决于你的代码与所用框架，需具体情况具体分析。下面列出一些常用情况。
1. 使用Tensorflow且在代码中未指定设备，代码无需修改，Tensorflow会自动发现GPU并利用它。
2. 使用Tensorflow且在代码中指定了设备，如包含"devic: cpu0"这样的代码片段，则Tensorflow只会去寻找指定的设备。
3. 使用pytorch，需要修改代码。用于CPU与GPU，pytorch的数据格式不一样，需做转换。方法不复杂，具体请上网查询。
4. 总的原则就是看两点：一是代码中是否指定了设备；二是代码中的数据格式是否与设备相关。若是，则可能需要修改代码。
我现在用的单卡，改成多卡的为何不能用？代码是不是要改？
答：一般情况下需要修改代码。如果是数据并行，现在的框架能够很好地支持多卡，代码的修改量很少，具体请查询网上教程。
我现在用的是1080ti，改用2080ti，为何不能用？代码是否需要改？
答：原因并不在显卡类型，而在于你所选的开发环境。
1. 2080ti是CUDA10，若你的代码是基于CUDA9/8开发，则有极少部分功能会异常。你没有看错，CUDA10并不完全向后兼容。
2. 既然2080ti用的是CUDA10，那么所装的开发框架，版本也会比较新。你没有看错，新版本的开发框架，也并不完全向后兼容。比如，在1080ti+pytorch0.4可运行的代码，在2080ti+pytorch1.3，可能就运行不了。
3. 以上两种情况，代码修改可能都比较复杂。对初学者，不建议修改代码，而是回到1080ti环境。若需要加速，可考虑使用多卡1080ti。
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