在Tensorflow中执行简单项目所需的最低系统要求是什么？

我一直想尝试使用Tensorflow，但不知道我的系统是否具备足够的硬件要求。

这个配置是否足以运行简单的AI项目，如图像识别？我已经搜索了网站和其他资源，但没有任何关于系统要求的详细信息。

回答：

更新 2020-01-17：尝试免费的在线GPU实例。例如，colab.research.google.com就是这样一个网站，kaggle.com是另一个！无需GPU或本地安装！

我同意@的人名所说，使用CPU运行Tensorflow没有最低要求。

你说你对图像识别感兴趣。凭你的硬件，你可以运行MNIST初学者或高级MNIST示例。

试试看吧！Tensorflow.org甚至建议在你第一次尝试时只使用CPU。

当你变得更加雄心勃勃并想进行更大的项目时，你需要考虑你试图放入内存的数据量。如果你使用的是CPU或GPU，那么你会关心RAM或GPU内存（分别对应），但这绝对不是开始的障碍。此外，许多人通过以下一些方法来调整存储在内存中的数据量：

一次在内存中存储更少的训练样本。许多在线示例（如MNIST）首先将所有图像加载到内存中，然后对它们进行迭代。对于非常大的数据集来说，无论硬件大小如何，这都是不可能的。解决方案是通过网络流式传输数据。
使用更小的迷你批次大小。当然，我建议使用10到100的迷你批次大小，但根据你的图像大小和超参数数量，你可能需要调整到更低的值，但你只能通过一些试错来发现这一点。开始时，我不会担心这个问题。

但你在开始时不必担心这些！ – 只需安装Tensorflow，浏览教程，感受一下。所有教程在GPU上都能正常运行！

我大部分的初步测试和编码都是在仅有CPU且内存有限的机器上进行的，效果很好。

祝你好运！

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