泰坦顯卡的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦李金洪寫的 PyTorch深度學習和圖神經網路(卷1)--基礎知識 可以從中找到所需的評價。
另外網站[閒聊] 極客灣TITAN RTX評測- 看板PC_Shopping也說明:極客灣-The shit Award 2018 史上最爛卡皇TITAN RTX評測:花了2萬你就給我看這個? ... Cosplay老黃一波嘲諷TITAN RTX是年度最智障顯卡XDD ...
最後網站新一代「卡王」降臨!Nvidia 發布Titan V 顯示卡 - 3C科技則補充:繼推出Tesla V100 後,Nvidia 這次再度發布基於Volta 架構的消費級Titan V 顯示卡,將具有王者之稱的Titan 系列顯示卡再度推向高峰......
PyTorch深度學習和圖神經網路(卷1)--基礎知識
為了解決泰坦顯卡 的問題,作者李金洪 這樣論述:
本書從基礎知識開始,介紹深度學習與圖神經網路相關的一系列技術與實現方法,主要內容包括PyTorch的使用、神經網路的原理、神經網路的基礎模型、圖神經網路的基礎模型。書中側重講述與深度學習基礎相關的網路模型和演算法思想,以及圖神經網路的原理,且針對這些知識點給出在PyTorch框架上的實現代碼。本書適合想學習圖神經網路的技術人員、人工智慧從業人員閱讀,也適合作為大專院校相關專業的師生用書和培訓班的教材。 李金洪 精通C、Python、Java語言,擅長神經網路、演算、協定分析、移動互聯網安全架構等技術,先後擔任過CAD演算工程師、架構師、專案經理、部門經理等職位。參與過深度
學習領域某移動互聯網後臺的OCR項目,某娛樂節目機器人的語音辨識、聲紋識別專案,金融領域的若干分類專案。 第一篇 入門——PyTorch基礎 第1章 快速瞭解人工智慧與PyTorch 3 1.1 圖神經網路與深度學習 4 1.1.1 深度神經網路 4 1.1.2 圖神經網路 4 1.2 PyTorch是做什麼的 4 1.3 PyTorch的特點 5 1.4 PyTorch與TensorFlow各有所長 6 1.5 如何使用本書學好深度學習 8 第2章 搭建開發環境 9 2.1 下載及安裝Anaconda 10 2.1.1 下載Anaconda開發工具 10 2.1.2
安裝Anaconda開發工具 10 2.1.3 安裝Anaconda開發工具時的注意事項 11 2.2 安裝PyTorch 11 2.2.1 打開PyTorch官網 12 2.2.2 配置PyTorch安裝命令 12 2.2.3 使用配置好的命令安裝PyTorch 12 2.2.4 配置PyTorch的鏡像源 13 2.3 熟悉Anaconda 3的開發工具 15 2.3.1 快速瞭解Spyder 15 2.3.2 快速瞭解Jupyter Notebook 17 2.4 測試開發環境 18 第3章 PyTorch基本開發步驟——用邏輯回歸擬合二維資料 19 3.1 實例1:從一組看似混亂的資
料中找出規律 20 3.1.1 準備數據 20 3.1.2 定義網路模型 21 3.1.3 搭建網路模型 22 3.1.4 訓練模型 23 3.1.5 視覺化訓練結果 23 3.1.6 使用及評估模型 24 3.1.7 視覺化模型 25 3.2 模型是如何訓練出來的 26 3.2.1 模型裡的內容及意義 26 3.2.2 模型內部資料流程向 27 3.3 總結 27 第4章 快速上手PyTorch 29 4.1 神經網路中的幾個基底資料型別 30 4.2 張量類的基礎 30 4.2.1 定義張量的方法 30 4.2.2 張量的類型 32 4.2.3 張量的type()方法 33 4.3 張量
與NumPy 34 4.3.1 張量與NumPy類型資料的相互轉換 34 4.3.2 張量與NumPy各自的形狀獲取 34 4.3.3 張量與NumPy各自的切片操作 34 4.3.4 張量與NumPy類型資料相互轉換間的陷阱 35 4.4 在CPU和GPU控制的記憶體中定義張量 36 4.4.1 將CPU記憶體中的張量轉化到GPU記憶體中 36 4.4.2 直接在GPU記憶體中定義張量 36 4.4.3 使用to()方法來 設備 36 4.4.4 使用環境變數CUDA_VISIBLE_DEVICES來 設備 36 4.5 生成隨機值張量 37 4.5.1 設置隨機值種子 37 4.5.2 按
照 形狀生成隨機值 37 4.5.3 生成線性空間的隨機值 37 4.5.4 生成對數空間的隨機值 38 4.5.5 生成未初始化的矩陣 38 4.5.6 多的隨機值生成函數 38 4.6 張量間的數學運算 38 4.6.1 PyTorch的運算函數 39 4.6.2 PyTorch的自變化運算函數 39 4.7 張量間的資料操作 39 4.7.1 用torch.reshape()函數實現資料維度變換 39 4.7.2 實現張量資料的矩陣轉置 40 4.7.3 view()方法與contiguous()方法 40 4.7.4 用torch.cat()函數實現資料連接 41 4.7.5 用to
rch.chunk()函數實現資料均勻分割 41 4.7.6 用torch.split()函數實現資料不均勻分割 42 4.7.7 用torch.gather()函數對張量資料進行檢索 42 4.7.8 按照 閾值對張量進行過濾 42 4.7.9 找出張量中的非零值索引 43 4.7.10 根據條件進行多張量取值 43 4.7.11 根據閾值進行資料截斷 43 4.7.12 獲取資料中 值、 小值的索引 43 4.8 Variable類型與自動微分模組 44 4.8.1 自動微分模組簡介 44 4.8.2 Variable物件與張量物件之間的轉化 44 4.8.3 用no_grad()與ena
ble_grad()控制梯度計算 45 4.8.4 函數torch.no_grad()介紹 45 4.8.5 函數enable_grad()與no_grad()的嵌套 46 4.8.6 用set_grad_enabled()函數統一管理梯度計算 47 4.8.7 Variable物件的grad_fn屬性 47 4.8.8 Variable物件的is_leaf屬性 48 4.8.9 用backward()方法自動求導 48 4.8.10 自動求導的作用 49 4.8.11 用detach()方法將Variable物件分離成葉子節點 49 4.8.12 volatile屬性擴展 50 4.9 定義
模型結構的步驟與方法 50 4.9.1 代碼實現: Module類的使用方法 50 4.9.2 模型中的參數Parameters類 52 4.9.3 為模型添加參數 53 4.9.4 從模型中獲取參數 53 4.9.5 保存與載入模型 56 4.9.6 模型結構中的鉤子函數 57 4.10 模型的網路層 58 第5章 神經網路的基本原理與實現 59 5.1 瞭解深度學習中的神經網路與神經元 60 5.1.1 瞭解單個神經元 60 5.1.2 生物神經元與電腦神經元模型的結構相似性 62 5.1.3 生物神經元與電腦神經元模型的工作流程相似性 63 5.1.4 神經網路的形成 63 5.2 深
度學習中的基礎神經網路模型 63 5.3 什麼是全連接神經網路 64 5.3.1 全連接神經網路的結構 64 5.3.2 實例2:分析全連接神經網路中每個神經元的作用 64 5.3.3 全連接神經網路的擬合原理 66 5.3.4 全連接神經網路的設計思想 67 5.4 啟動函數——加入非線性因素,彌補線性模型缺陷 68 5.4.1 Sigmoid函數 68 5.4.2 tanh函數 69 5.4.3 ReLU函數 70 5.4.4 啟動函數的多種形式 72 5.4.5 擴展1: 好的啟動函數(Swish與Mish) 73 5.4.6 擴展2: 適合NLP任務的啟動函數(GELU) 74 5.5
啟動函數總結 75 5.6 訓練模型的步驟與方法 76 5.7 神經網路模組(nn)中的損失函數 76 5.7.1 L1損失函數 76 5.7.2 均值平方差(MSE)損失函數 77 5.7.3 交叉熵損失(CrossEntropyLoss)函數 77 5.7.4 其他的損失函數 78 5.7.5 總結:損失演算法的選取 79 5.8 Softmax演算法——處理分類問題 79 5.8.1 什麼是Softmax 80 5.8.2 Softmax原理 80 5.8.3 常用的Softmax介面 80 5.8.4 實例3:Softmax與交叉熵的應用 81 5.8.5 總結: 好地認識Softm
ax 82 5.9 優化器模組 82 5.9.1 瞭解反向傳播與BP演算法 82 5.9.2 優化器與梯度下降 83 5.9.3 優化器的類別 83 5.9.4 優化器的使用方法 83 5.9.5 查看優化器的參數結構 84 5.9.6 常用的優化器——Adam 85 5.9.7 好的優化器——Ranger 85 5.9.8 如何選取優化器 85 5.10 退化學習率——在訓練的速度與精度之間找到平衡 86 5.10.1 設置學習率的方法——退化學習率 86 5.10.2 退化學習率介面(lr_scheduler) 87 5.10.3 使用lr_scheduler介面實現多種退化學習率 88
5.11 實例4:預測泰坦尼克號船上的生存乘客 91 5.11.1 載入樣本 91 5.11.2 樣本的特徵分析——離散資料與連續資料 92 5.11.3 處理樣本中的離散資料和Nan值 93 5.11.4 分離樣本和標籤並製作成資料集 95 5.11.5 定義Mish啟動函數與多層全連接網路 96 5.11.6 訓練模型並輸出結果 97 第二篇 基礎——神經網路的監督訓練與無監督訓練 第6章 實例5:識別黑白圖中的服裝圖案 101 6.1 熟悉樣本:瞭解Fashion-MNIST資料集 102 6.1.1 Fashion-MNIST的起源 102 6.1.2 Fashion-MNI
ST的結構 102 6.1.3 手動下載Fashion-MNIST資料集 103 6.1.4 代碼實現:自動下載Fashion-MNIST資料集 103 6.1.5 代碼實現:讀取及顯示Fashion-MNIST中的資料 104 6.2 製作批次資料集 105 6.2.1 資料集封裝類DataLoader 105 6.2.2 代碼實現:按批次封裝Fashion-MNIST資料集 106 6.2.3 代碼實現:讀取批次資料集 107 6.3 構建並訓練模型 108 6.3.1 代碼實現:定義模型類 108 6.3.2 代碼實現:定義損失的計算方法及優化器 110 6.3.3 代碼實現:訓練模型
110 6.3.4 代碼實現:保存模型 111 6.4 載入模型,並用其進行預測 111 6.5 評估模型 112 6.6 擴展:多顯卡並行訓練 113 6.6.1 代碼實現:多顯卡訓練 113 6.6.2 多顯卡訓練過程中,保存與讀取模型檔的注意事項 115 6.6.3 在切換設備環境時,保存與讀取模型檔的注意事項 116 6.6.4 處理顯存殘留問題 116 第7章 監督學習中的神經網路 119 7.1 從視覺的角度理解卷積神經網路 120 7.1.1 生物視覺系統原理 120 7.1.2 微積分 120 7.1.3 離散微分與離散積分 120 7.1.4 視覺神經網路中的離散積分 12
1 7.2 卷積神經網路的結構 121 7.2.1 卷積神經網路的工作過程 122 7.2.2 卷積神經網路與全連接網路的區別 123 7.2.3 瞭解1D卷積、2D卷積和3D卷積 123 7.2.4 實例分析:Sobel運算元的原理 123 7.2.5 深層神經網路中的卷積核 126 7.2.6 理解卷積的數學意義——卷積分 126 7.3 卷積神經網路的實現 127 7.3.1 瞭解卷積介面 127 7.3.2 卷積操作的類型 129 7.3.3 卷積參數與卷積結果的計算規則 130 7.3.4 實例6:卷積函數的使用 130 7.3.5 實例7:使用卷積提取圖片的輪廓 135 7.4 深
層卷積神經網路 138 7.4.1 深層卷積神經網路組成 138 7.4.2 池化操作 140 7.4.3 瞭解池化介面 140 7.4.4 實例8:池化函數的使用 141 7.4.5 實例9:搭建卷積神經網路 143 7.5 迴圈神經網路結構 145 7.5.1 瞭解人的記憶原理 145 7.5.2 迴圈神經網路的應用領域 146 7.5.3 迴圈神經網路的正向傳播過程 147 7.5.4 BP演算法與BPTT演算法的原理 148 7.5.5 實例10:簡單迴圈神經網路實現——設計一個退位減法器 149 7.6 常見的迴圈神經網路單元及結構 154 7.6.1 長短記憶(LSTM)單元 15
5 7.6.2 門控迴圈單元(GRU) 157 7.6.3 只有忘記門的LSTM(JANET)單元 158 7.6.4 獨立迴圈(IndRNN)單元 158 7.6.5 雙向RNN結構 159 7.7 實例11:用迴圈神經網路訓練語言模型 160 7.7.1 什麼是語言模型 161 7.7.2 詞表與詞向量 161 7.7.3 詞向量的原理與實現 161 7.7.4 NLP中多項式分佈 162 7.7.5 迴圈神經網路的實現 163 7.7.6 實現語言模型的思路與步驟 164 7.7.7 代碼實現:準備樣本 165 7.7.8 代碼實現:構建迴圈神經網路(RNN)模型 167 7.7.9 代
碼實現:產生實體模型類,並訓練模型 168 7.7.10 代碼實現:運行模型生成句子 171 7.8 過擬合問題及優化技巧 172 7.8.1 實例12:訓練具有過擬合問題的模型 172 7.8.2 改善模型過擬合的方法 175 7.8.3 瞭解正則化 175 7.8.4 實例13:用L2正則改善模型的過擬合狀況 176 7.8.5 實例14:通過增大資料集改善模型的過擬合狀況 178 7.8.6 Dropout方法 179 7.8.7 實例15: 通過Dropout方法改善模型的過擬合狀況 180 7.8.8 全連接網路的深淺與泛化能力的聯繫 182 7.8.9 瞭解批量歸一化(BN)演算法
182 7.8.10 實例16: 手動實現批量歸一化的計算方法 185 7.8.11 實例17: 通過批量歸一化方法改善模型的過擬合狀況 187 7.8.12 使用批量歸一化方法時的注意 事項 188 7.8.13 擴展:多種批量歸一化演算法介紹 188 7.9 神經網路中的注意力機制 189 7.9.1 注意力機制的實現 189 7.9.2 注意力機制的軟、硬模式 190 7.9.3 注意力機制模型的原理 190 7.9.4 多頭注意力機制 191 7.9.5 自注意力機制 192 7.10 實例18:利用注意力迴圈神經網路對圖片分類 192 7.10.1 迴圈神經網路處理圖片分類任務的原
理 192 7.10.2 代碼實現:搭建LSTM網路模型 193 7.10.3 代碼實現:構建注意力機制類 193 7.10.4 代碼實現:構建輸入資料並訓練模型 196 7.10.5 使用並評估模型 197 7.10.6 擴展1:使用梯度剪輯技巧優化訓練過程 197 7.10.7 擴展2:使用JANET單元完成RNN 198 7.10.8 擴展3:使用IndRNN單元實現RNN 198 第8章 無監督學習中的神經網路 199 8.1 快速瞭解資訊熵 200 8.1.1 資訊熵與概率的計算關係 200 8.1.2 聯合熵 202 8.1.3 條件熵 202 8.1.4 交叉熵 203 8.1
.5 相對熵——KL散度 203 8.1.6 JS散度 204 8.1.7 互信息 204 8.2 通用的無監督模型——自編碼神經網路與對抗神經網路 205 8.3 自編碼神經網路 206 8.3.1 自編碼神經網路的結構 206 8.3.2 自編碼神經網路的計算過程 206 8.3.3 自編碼神經網路的作用與意義 207 8.3.4 變分自編碼神經網路 207 8.3.5 條件變分自編碼神經網路 208 8.4 實例19:用變分自編碼神經網路模型生成類比資料 208 8.4.1 變分自編碼神經網路模型的結構介紹 208 8.4.2 代碼實現:引入模組並載入樣本 209 8.4.3 代碼實現:
定義變分自編碼神經網路模型的正向結構 210 8.4.4 變分自編碼神經網路模型的反向傳播與KL散度的應用 211 8.4.5 代碼實現:完成損失函數和訓練函數 212 8.4.6 代碼實現:訓練模型並輸出視覺化結果 213 8.4.7 代碼實現:提取樣本的低維特徵並進行視覺化 214 8.4.8 代碼實現:視覺化模型的輸出空間 215 8.5 實例20:用條件變分自編碼神經網路生成可控類比資料 216 8.5.1 條件變分自編碼神經網路的實現 216 8.5.2 代碼實現:定義條件變分自編碼神經網路模型的正向結構 217 8.5.3 代碼實現:訓練模型並輸出視覺化結果 218 8.6 對抗神
經網路 219 8.6.1 對抗神經網路的工作過程 219 8.6.2 對抗神經網路的作用 220 8.6.3 GAN模型難以訓練的原因 220 8.6.4 WGAN模型——解決GAN難以訓練的問題 221 8.6.5 分析WGAN的不足 222 8.6.6 WGAN-gp模型—— 容易訓練的GAN模型 223 8.6.7 條件GAN 2248.6.8 帶有W散度的GAN——WGAN-div 225 8.7 實例21:用WGAN-gp模型生成類比資料 226 8.7.1 DCGAN中的全卷積 226 8.7.2 上採樣與下採樣 227 8.7.3 實例歸一化 228 8.7.4 代碼實現:引入
模組並載入樣本 228 8.7.5 代碼實現:定義生成器與判別器 229 8.7.6 啟動函數與歸一化層的位置關係 231 8.7.7 代碼實現:定義數完成梯度懲罰項 234 8.7.8 代碼實現:定義模型的訓練函數 235 8.7.9 代碼實現:定義函數,視覺化模型結果 237 8.7.10 代碼實現:調用函數並訓練模型 237 8.7.11 練習題 238 8.8 實例22:用條件GAN生成可控類比資料 239 8.8.1 代碼實現:定義條件GAN模型的正向結構 239 8.8.2 代碼實現:調用函數並訓練模型 240 8.9 實例23:實現帶有W散度的GAN——WGAN-div模型 24
1 8.9.1 代碼實現:完成W散度的損失函數 241 8.9.2 代碼實現:定義訓練函數來訓練模型 242 8.10 散度在神經網路中的應用 243 8.10.1 f-GAN框架 243 8.10.2 基於f散度的變分散度 小化方法 243 8.10.3 用Fenchel共軛函數實現f-GAN 244 8.10.4 f-GAN中判別器的啟動函數 246 8.10.5 互資訊神經估計 247 8.10.6 實例24:用神經網路估計互資訊 249 8.10.7 穩定訓練GAN模型的經驗和技巧 252 8.11 實例25:用 化深度互資訊模型執行圖片搜索器 253 8.11.1 DIM模型的原理
254 8.11.2 DIM模型的結構 254 8.11.3 代碼實現:載入CIFAR資料集 257 8.11.4 代碼實現:定義DIM模型 260 8.11.5 代碼實現:產生實體DIM模型並進行訓練 262 8.11.6 代碼實現:載入模型搜索圖片 264 第9章 快速瞭解圖神經網路——少量樣本也可以訓練模型 269 9.1 圖神經網路的相關基礎知識 270 9.1.1 歐氏空間與非歐氏空間 270 9.1.2 圖 270 9.1.3 圖相關的術語和度量 270 9.1.4 圖神經網路 271 9.1.5 GNN的動機 271 9.2 矩陣的基礎 272 9.2.1 轉置矩陣 272 9
.2.2 對稱矩陣及其特性 272 9.2.3 對角矩陣與單位矩陣 272 9.2.4 哈達馬積 273 9.2.5 點積 273 9.2.6 對角矩陣的特性與操作方法 273 9.2.7 度矩陣與鄰接矩陣 275 9.3 鄰接矩陣的幾種操作 275 9.3.1 獲取有向圖的短邊和長邊 276 9.3.2 將有向圖的鄰接矩陣轉成無向圖的鄰接矩陣 277 9.4 實例26:用圖卷積神經網路為論文分類 278 9.4.1 CORA資料集 278 9.4.2 代碼實現:引入基礎模組並設置運行環境 279 9.4.3 代碼實現:讀取並解析論文數據 279 9.4.4 代碼實現:讀取並解析論文關係資料
281 9.4.5 代碼實現:加工圖結構的矩陣資料 283 9.4.6 代碼實現:將資料轉為張量,並分配運算資源 284 9.4.7 代碼實現:定義Mish啟動函數與圖卷積操作類 284 9.4.8 代碼實現:搭建多層圖卷積網路 286 9.4.9 代碼實現:用Ranger優化器訓練模型並視覺化結果 287 9.5 圖卷積神經網路 290 9.5.1 圖結構與拉普拉斯矩陣的關係 290 9.5.2 拉普拉斯矩陣的3種形式 291 9.6 擴展實例:用Multi-sample Dropout優化模型的訓練速度 291 9.6.1 Multi-sample Dropout方法 292 9.6.2
代碼實現:為圖卷積模型添加 Multi-sample Dropout方法 292 9.6.3 代碼實現:使用帶有Multi-sample Dropout方法的圖卷積模型 293 9.7 從圖神經網路的視角看待深度學習 294 9.8 圖神經網路使用拉普拉斯矩陣的原因 295 9.8.1 節點與鄰接矩陣的點積作用 295 9.8.2 拉普拉斯矩陣的點積作用 296 9.8.3 重新審視圖卷積的擬合本質 296 9.8.4 點積計算並不是 方法 296 第10章 基於空間域的圖神經網路實現 297 10.1 重新認識圖卷積神經網路 298 10.1.1 基於譜域的圖處理 298 10.1.2 基
於頂點域的圖處理 298 10.1.3 基於頂點域的圖卷積 298 10.1.4 圖卷積的特性 299 10.2 實例27:用圖注意力神經網路為論文分類 300 10.2.1 圖注意力網路 300 10.2.2 工程部署 301 10.2.3 代碼實現:對鄰接矩陣進行對稱歸一化拉普拉斯矩陣轉化 301 10.2.4 代碼實現:搭建圖注意力神經網路層 301 10.2.5 代碼實現:搭建圖注意力模型類 302 10.2.6 代碼實現:產生實體圖注意力模型,並進行訓練與評估 303 10.2.7 常用的圖神經網路庫 304 10.3 圖神經網路常用庫——DGL庫 305 10.3.1 DGL庫的實
現與性能 305 10.3.2 安裝DGL庫的方法及注意事項 305 10.3.3 DGL庫中的資料集 306 10.3.4 DGL庫中的圖 307 10.3.5 DGL庫中的內聯函數 307 10.3.6 擴展:瞭解PyG庫 307 10.4 DGLGraph圖的基本操作 308 10.4.1 DGLGraph圖的創建與維護 308 10.4.2 查看DGLGraph圖中的度 309 10.4.3 DGLGraph圖與NetWorkx圖的相互轉化 310 10.4.4 NetWorkx庫 311 10.4.5 DGLGraph圖中頂點屬性的操作 313 10.4.6 DGLGraph圖中邊屬
性的操作 314 10.4.7 DGLGraph圖屬性操作中的注意事項 314 10.4.8 使用函數對圖的頂點和邊進行計算 315 10.4.9 使用函數對圖的頂點和邊進行過濾 315 10.4.10 DGLGraph圖的消息傳播 316 10.4.11 DGL庫中的多圖處理 317 10.5 實例28:用帶有殘差結構的多層GAT模型實現論文分類 318 10.5.1 代碼實現:使用DGL資料集載入CORA樣本 319 10.5.2 用鄰居聚合策略實現GATConv 321 10.5.3 代碼實現:用DGL庫中的GATConv搭建多層GAT模型 323 10.5.4 代碼實現:使用早停方式訓
練模型並輸出評估結果 324 10.6 圖卷積模型的缺陷 327 10.6.1 全連接網路的特徵與缺陷 327 10.6.2 圖卷積模型的缺陷 328 10.6.3 彌補圖卷積模型缺陷的方法 328 10.6.4 從圖結構角度理解圖卷積原理及缺陷 328 10.7 實例29:用簡化圖卷積模型實現論文分類 329 10.7.1 SGC的網路結構 330 10.7.2 DGL庫中SGC模型的實現方式 331 10.7.3 代碼實現:搭建SGC模型並進行訓練 333 10.7.4 擴展: SGC模型的不足 334 10.8 實例30:用圖濾波神經網路模型實現論文分類 334 10.8.1 GfNN的
結構 334 10.8.2 代碼實現:搭建GfNN模型並進行訓練 335 10.9 實例31:用深度圖互資訊模型實現論文分類 337 10.9.1 DGI模型的原理與READOUT函數 337 10.9.2 代碼實現:搭建多層SGC網路 338 10.9.3 代碼實現:搭建編碼器和判別器 339 10.9.4 代碼實現:搭建DGI模型並進行訓練 340 10.9.5 代碼實現:利用DGI模型提取特徵並進行分類 342 10.10 實例32:用圖同構網路模型實現論文分類 344 10.10.1 多重集與單射 344 10.10.2 GIN模型的原理與實現 344 10.10.3 代碼實現:搭建多
層GIN模型並進行訓練 346 10.11 實例33:用APPNP模型實現論文分類 347 10.11.1 APPNP模型的原理與實現 347 10.11.2 代碼實現:搭建APPNP模型並進行訓練 349 10.12 實例34:用JKNet模型實現論文分類 351 10.12.1 JKNet模型結構 351 10.12.2 代碼實現:修改圖資料的預處理部分 352 10.12.3 代碼實現:搭建JKNet模型並進行訓練 352 10.13 總結 355
泰坦顯卡進入發燒排行的影片
本集主要是軟體篇,教大家如何簡單的挖礦,過程有點詳細所以會有點複雜,你們就挑受用的部分就好了。教了NiceHash註冊,挖礦教學,AMD和Nvidia顯卡的相關問題,如何算收益,顯示卡降壓超頻,各種軟體使用上的注意事項等等,希望對各位有幫助。有任何問題或是教錯的部分請再評論區留言給我謝謝。組多張顯卡的礦機教學會在下下部推出。
成為頻道會員 ➔ http://2tou.cc/JoinMember
喜歡還不快訂閱 ➔ http://2tou.cc/SubTuTou
---------------------------------------
挖礦日記系列影片 ➔ http://2tou.cc/MiningPlaylist
任何挖礦問題請至
海外用戶請用這個 ➔ http://2tou.cc/TuTouDiscord
兔頭Line顯示卡挖礦社群 ➔ http://2tou.cc/TuTouLineGroup
兔頭Line手機挖礦社群 ➔ http://2tou.cc/TuTouPhoneMining
兔頭官方Line ➔ http://2tou.cc/TuTouLine
兔頭代組礦機 ➔ https://2tou.cc/TuTouShop
NiceHash: http://2tou.cc/NiceHash
NiceHash算力收益計算器: http://2tou.cc/NiceHashCalculator
以太幣(ETH)對比特幣(BTC)價格走勢: http://2tou.cc/ETHBTC
NiceHash繁體中文化檔: http://2tou.cc/NHCht
NiceHash Android App: http://2tou.cc/38rlr2
NiccHash Apple IOS App: http://2tou.cc/3cdu3k
NiceHash安裝位置路徑
%USERPROFILE%\AppData\Local\Programs\NiceHash Miner
如果遇到無法顯示資料夾請設定顯示隱藏資料夾
https://reurl.cc/qmvYOR
GTX 1080 和 GTX 1080 Ti 與 泰坦 XP 的顯卡加速器:
ETHlargementPill: http://2tou.cc/ETHPill
交易所
MaiCoin Max: http://2tou.cc/MaiCoinMax
幣安: http://2tou.cc/Binan
幣托: http://2tou.cc/BitoEX
MaiCoin: http://2tou.cc/MaiCoin
顯卡部分
AMD驅動: http://2tou.cc/AmdDriver
Nvidia驅動: http://2tou.cc/NvidiaDriver
挖礦設備推薦清單
兔頭蝦皮 ➔ https://shopee.tw/tim885885
挖礦主板含CPU ➔ https://shp.ee/je5cevp
微星挖礦主板 ➔ https://shp.ee/uu7k8w7
PCI-E x1 延長線 ➔ https://shp.ee/dhk3sbn
PCI-E x1 擴充 1拖4 ➔ https://shp.ee/9eemw7b
PCI-E 7孔 擴充板 ➔ https://shp.ee/b3jjdct
鋁製礦機架 ➔ https://shp.ee/uf6rnjt
鋁製礦機架2 ➔ https://shp.ee/fx2cqet
開機用跳線 ➔ https://shp.ee/nemcp6t
電源同步啟動線 ➔ https://shp.ee/9q3zwqu
1200w只能接顯卡Power ➔ https://shp.ee/5uajb2s
顯卡部分請自行至以下購物網站找尋
蝦皮 ➔ https://shp.ee/qxvr4kw
找顯卡餓了?去超市買個東西吃吧 ➔ https://shp.ee/akigfpe
掃貨專用
全台比價網 ➔ https://biggo.com.tw
0:00 開頭
0:26 為何用NiceHash
1:15 顯卡算力收益計算
2:11 以太幣換比特幣走勢圖
3:39 如何註冊
3:55 挖礦軟體安裝
5:06 開始使用挖礦軟體
7:40 挖礦設定細節
8:12 GTX1080或TI、泰坦、XP的加速器
9:36 AMD顯示卡特別注意事項
10:27 AMD顯示卡降壓超頻
12:39 Nvidia顯示卡降壓超頻
12:58 挖礦小黑窗解說
13:49 挖礦軟體收稅解說
14:18 NiceHash挖礦出金方式
15:10 本地算力不等於實際算力
15:20 比特幣兌換成台幣教學
16:38 結尾,請訂閱我
礦機資訊
主板: H81 Pro BTC
RAM: 4G DDR3
顯卡:
AsRock AMD RX 580
AsRock AMD RX 590
AsRock AMD 5500XT X4
ASUS Nvidia GTX 1080
EVGA Nvidia GTX 1050
MSI AMD RX 470
MSI Nvidia GTX 1070
Power: 忘記牌 700w,戴爾 870w改裝款
挖礦軟體: NiceHash
拍攝設備:
Samsung S9+: http://2tou.cc/3cgxyx
Sony AS300: http://2tou.cc/3byjzq
Logitech StreamCam: http://2tou.cc/3aszud
剪輯軟體:
Sony Vega 17
我的手機:
Samsung S8+: http://2tou.cc/3ccwfj
#挖礦日記 #Mining #BitCoin #挖礦
---------------------------------------
TikTok: http://2tou.cc/TuTouTikTok
Blog: http://2tou.cc/TuTouWeb
想知道泰坦顯卡更多一定要看下面主題
泰坦顯卡的網路口碑排行榜
-
#1.NVIDIA推出GeForce GTX TITAN顯示卡 - 電腦DIY
NVIDIA推出GeForce GTX TITAN顯示卡. ,是稱冠全球TOP 500的超級電腦,而GeForce GTX TITAN也使用了相同技術。最大的特色就是內建有2,688個CUDA核心,數量比GeForce ... 於 www.computerdiy.com.tw -
#2.RTX3090實際性能曝光,全方面碾壓泰坦顯卡- 楠木軒
RTX3090實際性能曝光,全方面碾壓泰坦顯卡. 目前來看,RTX 3090作為目前RTX 30系的旗艦卡,更適合不差錢,追求極致性能,或是對8K遊戲以及深度學習、 ... 於 www.nanmuxuan.com -
#3.[閒聊] 極客灣TITAN RTX評測- 看板PC_Shopping
極客灣-The shit Award 2018 史上最爛卡皇TITAN RTX評測:花了2萬你就給我看這個? ... Cosplay老黃一波嘲諷TITAN RTX是年度最智障顯卡XDD ... 於 www.ptt.cc -
#4.新一代「卡王」降臨!Nvidia 發布Titan V 顯示卡 - 3C科技
繼推出Tesla V100 後,Nvidia 這次再度發布基於Volta 架構的消費級Titan V 顯示卡,將具有王者之稱的Titan 系列顯示卡再度推向高峰...... 於 3c.ltn.com.tw -
#5.titan公版顯卡-新人首單立減十元-2021年9月|淘寶海外
去哪儿购买titan公版顯卡?当然来淘宝海外,淘宝当前有93件titan公版顯卡相关的商品在售。 在这些titan公版顯卡的顯存容量有32GB、24GB、16GB、11GB和8GB等多种, ... 於 world.taobao.com -
#6.Titan Dual X Holder 雙風扇顯示卡系統散熱器- PChome 24h購物
Titan Dual X Holder 雙風扇顯示卡系統散熱器TTC-SC07TZ(RB). ◇雙風扇設計--強化系統及顯示卡散熱效能 ◇雙X型支架設計--可搭配6-9公分風扇 ◇可調整風扇位置--視需求 ... 於 24h.pchome.com.tw -
#7.NVIDIA TITAN X顯卡性能全面深度評測- IT閱讀
沒錯,熟悉顯卡的朋友們都知道,吉吉我說的正是NVIDIA的傳奇顯卡系列——TITAN,而今天,我將為大家帶來的是目前最新也是最強的泰坦卡——NVIDIA TITAN X ... 於 www.itread01.com -
#8.Nvidia 發表史上最強新顯卡Titan X,售價1200 美元
NVIDIA 稱新的Titan X「史上做過最大的GPU」,共含有120 億顆電晶體。這張顯示卡預計8/2 在歐洲和美國上市,售價1200 美元(約36000 台幣),下一波預計在 ... 於 www.inside.com.tw -
#9.四路泰坦顯卡已經成為過去式,那老黃現在為何不出泰坦系列 ...
2013年初代泰坦誕生,它就是當時紅遍大江南北、讓各路媒體一致好評的GTX Titan。當時GeForce遊戲卡皇GTX680已經在遊戲性能上大幅度落後這張怪獸級的顯卡。 於 ken641201.inin.news -
#10.電腦DIY 07月號/2013 第192期: 雲端大串流 視窗新世代 電腦的移動城堡
ASUS GTX780DirectCU II OC顯示卡↑雖然這個GK110不如Titan版的完整, ... 顯卡也進入了領域有看過閃電霹靂車的朋友們應該都知道這個堪稱賽車界新人類的能力, ... 於 books.google.com.tw -
#11.泰坦xp顯卡NVIDIA
NVIDIA 推出Star Wars 特別版Titan Xp 顯卡. 隨著八部曲上映愈來愈接近,搭上這列車的週邊想必也會愈來愈多。只是星戰和顯卡間的關係好像就小了那麼一點點? 於 www.duhpba.co -
#12.泰坦顯示卡- 人氣推薦- 2021年11月 - 露天拍賣
共有28個搜尋結果- 露天拍賣從價格、銷量、評價綜合考量,為您精選和泰坦顯示卡相關的商品. 於 www.ruten.com.tw -
#13.泰坦顯示卡在所有顯示卡中是什麼地位? - 小熊問答
大家看了我上面的效能對比大概應該知道這個泰坦系列在整個顯示卡中的定位了吧,準確來說在同代系列中泰坦一直都是王者一般的存在,這就好比在9系列 ... 於 bearask.com -
#14.現在泰坦顯卡價格 - Mobile01
現在泰坦顯卡價格- 請問現在Gtx titan black edition 顯示卡可否用12000元買到?想買來繪圖用!!(顯示卡第1頁) 於 www.mobile01.com -
#15.NVIDIA的泰坦顯示卡,是屬於遊戲卡還是專業卡 - 劇多
這一次的Titan v算是半專業顯示卡吧,明顯側重於專業用途,遊戲效能依然很出色。英偉達的專業卡始終都是Quador和Tesla這兩個系列!Titan系列始終都是 ... 於 www.juduo.cc -
#16.性能超強悍的NVIDIA TITAN X顯示卡
NVIDIA宣布推出目前效能最高的單繪圖處理器顯示卡TITAN X,採用頗受好評的Maxwell架構,提供狂熱玩家高效能的新選擇,以應付日漸增加的4K遊戲及虛擬實 ... 於 news.xfastest.com -
#17.MSI GT75 TITAN – 搭載全新RTX2080的性能王者
然而, NVIDIA全新Turing架構的GeForce RTX 2080顯卡顯卡有更大的野心,帶來全新的即時光線追蹤科技,準備要發起一場遊戲界視覺的革命。 今天,我們剛拿到一台新的MSI GT75 ... 於 tw.msi.com -
#18.解析泰坦显卡是什么? - 太平洋电脑
那么这么霸气的名字用在电脑显卡中,当然是代表了强劲的显卡,其高性能的显存,让多数显卡折服。比如NVIDIA桌面级超旗舰显卡系列的TITAN三代超级显卡其显存达到了12GB,是 ... 於 product.pconline.com.cn -
#19.泰坦顯示卡
要搭4張GeForce GTX TITAN X顯示卡,手機iphone,雖然少了反鋸齒,就是最近頂著《戰地1》和《戰爭機器4》以及剛發售的《使命召喚13》出來的《泰坦隕落2》,並將在各 ... 於 www.machamexco.co -
#20.最強顯卡TITAN XP發布!一個月連發兩款核彈? - 人人焦點
18年12月3日,NVIDIA發布了新一代的泰坦TITAN RTX,其後綴爲RTX,這款顯卡專門爲人工智慧、數據科學等領域打造。NVIDIA Titan系列定位介於專業卡、遊戲卡之間,可用於開發 ... 於 ppfocus.com -
#21.游民星空GamerSky.com - 打造及时有趣的游戏资讯中心
今日《神之浩劫》发布了新神明宇宙泰坦“阿特拉斯”的最新预告片,新神明预计将于12月上线。 ... Intel ARC锐炫游戏显卡预计在明年一季度推出,昨日我们曝光了旗舰 ... 於 www.gamersky.com -
#22.泰坦顯卡
英偉達傳奇顯示卡泰坦Titan X 客服在熱情恭候您. 46,637. ... 全新NVIDIA GEFORCE GTX 1080Ti 11g公版原裝泰坦游戲GPU渲染顯示卡. 43,780. ... 泰坦家族顯卡知多少? 於 www.hanhuang.me -
#23.最强卡皇还有谁?NVIDIA庆祝TITAN“泰坦”显卡六周年 - 快科技
在常规显卡之外,NVIDIA 2013年打造了一条新的产品线——Titan(泰坦)系列,从Kepler时代一直到现在的Turing时代,总计出了5代泰坦显卡了,售价也从999美元 ... 於 news.mydrivers.com -
#24.Titan(显卡型号)_百度百科
NVIDIA正式发布了GTX Titan显卡,基于GK110架构。从标识来看,GeForce Titan核心编号为“GK100-400-A1”,生产日期是2012年第50周(年底了),如果算上PCB以及整卡的封装 ... 於 baike.baidu.com -
#25.GeForce® GTX TITAN | 顯示卡- GIGABYTE 技嘉科技
玩家推薦AORUS頂級遊戲顯示卡匯集WINDFORCE 風之力散熱系統、嚴選超頻GPU、炫彩RGB燈、航太級PCB防護膜, 與專為VR優化的介面設計, 給你極致震撼的遊戲效能及VR體驗! 於 www.gigabyte.com -
#26.泰坦NVIDIA Titan 顯卡圖紙點位- 顯示卡及記憶體維修技術
NVIDIA GTX Titan 顯卡圖紙點位不氪金玩家值得你收藏補充內容(2021-5-11 06:40 PM):查下是Nvidia GTX980TI 泰坦NVIDIA Titan 顯卡圖紙點位, ... 於 bbs.pigoo.com -
#27.電腦DIY 8月號/2015 第217期: Skylake / Z170平臺 酷睿登場 微軟的第10道陰影
卡轉正了90度,可以大方地展示顯卡水冷模組。 ... 則是選擇他最喜歡的射擊遊戲「泰坦天降 TITANFALL」為主題,在機殼前面板上有著金屬白橘配色,以及帥氣的黑骷髏, ... 於 books.google.com.tw -
#28.英伟达(NVIDIA)TITAN V 显卡 - 京东
显卡 热销榜 · 商品名称:NVIDIATITAN V · 商品编号:6630315 · 商品毛重:2.06kg · 商品产地:中国大陆 · 显存容量:12GB · 接口:HDMI,DP · 性能:发烧 · 显存位宽:其他 ... 於 item.jd.com -
#29.NVIDIA GeForce 900 - 维基百科,自由的百科全书
而頂級顯示核心GM200,被冠以GeForce GTX TITAN X的名號於2015年3月5日公布,除了TITAN X之外,其餘的顯示卡會有不同的廠商生產自製顯卡,還會有背板支撐。 於 zh.wikipedia.org -
#30.顯卡風扇適用機械革命深海泰坦X6Ti-S\ - 奇摩拍賣
顯卡 風扇適用機械革命深海泰坦X6Ti-S\/M2 X7Ti-S\/M2顯卡CPU散熱風扇-C290H | 注意!注意!賣場部分商品規格不同價格也有差異,下標前請先使用即時通聯絡賣家詢問仔細 ... 於 tw.bid.yahoo.com -
#31.泰坦顯卡價格 - QFOF
NVIDIA TITAN X 與自家的高階顯卡GTX 1080、1070 與1060 相同,皆採用全新的Pascal 晶片架構,但其內含3,584 個CUDA 運算核心,相較GTX TITAN X 的3,072 增加不少。 於 www.greentravelnwanders.co -
#32.泰坦顯卡購物比價- 2021年11月| FindPrice 價格網
泰坦顯卡 的商品價格,輕鬆購物,FindPrice價格網讓你快速找到最便宜的商品. 於 www.findprice.com.tw -
#33.泰坦顯卡 - Krifc
9/1/2018 · Titan V 顯卡VS 六萬元組裝電腦– 一張六萬元的顯卡跟6萬組裝的電腦哪個比較划算 ... 【開箱】NVIDIA GeForce GTX TITAN 泰坦簡易開箱– 顯示卡– 電腦討論區– ... 於 www.wildandalverganics.co -
#34.英特爾將推出新顯卡, RTX2060優勢全無 - 中國熱點
根據外媒的消息爆料來看,英特爾將推出DG2-128EU版本獨顯,這款顯卡配備了6GB GDDR6顯存,定位甜點級顯卡,性能出眾。點擊加載圖片在前些時,英特爾這 ... 於 chinahot.org -
#35.NVIDIA 推出Star Wars 主題TITAN Xp 典藏版顯示卡 - PCM 電腦 ...
片中見到顯示卡外殼能發出紅綠色的光,令人猜想它會否支援RGB 彩光,也不知道它的規格會否比TITAN Xp 高。 不過以上推斷全部都錯,其實這款謎一樣的TITAN ... 於 www.pcmarket.com.hk -
#36.泰坦家族顯卡知多少?漫談泰坦系列顯卡的發展 - 每日頭條
這個沒有任何後綴的泰坦就是泰坦神教的一代目教主了,全名為NVIDIA GeForce GTX Titan。Titan在希臘語言中是巨人的意思,老黃將這張顯卡命名為Titan的意圖 ... 於 kknews.cc -
#37.NVIDIA TITAN-價格比價與低價商品-2021年11月
【可開統編X收據】NVIDIA顯卡芯片TITAN RTX TU102-400-A1 庫存現貨. 70,000. 最低運費$60 ... 新品下殺英偉達(NVIDIA)TITAN V 泰坦顯卡. 107,988. 最低運費$60. 於 feebee.com.tw -
#38.GeForce TITAN Xp Collectors Edition 結合星戰梗,你心動嗎?
NVIDIA 推出了新顯卡,不過不是新系列,也不是新GPU,只是重新包裝了GeForce Titan Xp 顯卡,增加了新的外觀,取名叫GeForce TITAN Xp Collectors ... 於 www.kocpc.com.tw -
#39.泰坦顯卡v 今日看點:2080Ti顯卡生化2評測 - Bdrbmi
NVIDIA 泰坦V TITAN V顯示卡9成新可議價關於本商品的比價,評價,推薦,討論,價格 ... 英偉達最強消費級顯卡RTX 3090出爐:半價買泰坦這款顯卡更類似於Titan 系列,比 ... 於 www.gadgetsclnc.co -
#40.Nvidia的尖端Volta GPU架构终于来到了台式机。周四晚上
Nvidia表示,Titan V在人工智能计算中提供高达110 teraflops的功率,“其前任的9 ... 玩家需要了解的关于Volta的重要事情是,我们仍然在消费者显卡中等待它,这是架构 ... 於 cn.starbytecomputers.com -
#41.泰坦顯卡挖礦
A. 泰坦顯卡到底哪裡值錢. 說到底,定價還是廠商的行為,但定價也不是漫天要價,而是有一定的依據。 TITAN系列是NV近期GeForce系列顯卡里,非常具有 ... 於 www.yuanxue365.com -
#42.電腦DIY 03月號/2014 第200期: 電競顯示卡大觀園
電競顯示卡大觀園 精杰資訊. 大家都知道,GeForce GTX780 Ti是當今 ... 可惜VRAM並非6GB GDDR5規格,不然就是遊戲界中的泰坦了。 EVGAGeForceGTX760SCACX4GB 如果限定一 ... 於 books.google.com.tw -
#43.NVIDIA TITAN X顯卡王者登台,售價39990元還是秒缺貨
NVIDIA 在去年7 月時,曾推出搭載最新Pascal 晶片架構的顯卡王者TITAN X,號稱性能比舊版GTX TITAN X 提升60% 之餘,也配有12GB GDDR5X 記憶體, ... 於 www.ettoday.net -
#44.直逼Titan X 的規格,GTX 1080 Ti 成為NVIDIA 的旗艦顯卡
直逼Titan X 的規格,GTX 1080 Ti 成為NVIDIA 的旗艦顯卡 ... AMD Vega 來勢洶洶,比起Intel 的飄忽,NVIDIA 的作風顯的沉穩又自信許多,不只在上周無預警 ... 於 www.techalook.com.tw -
#45.【2021顯卡天梯比較推薦】3090/3080Ti/Titan各種顯示卡效能 ...
如果你的顯卡型號跟下面的清單有許些差異,則取最接近的型號。 Nvidia顯卡, AMD顯卡, 備註. RTX 3080Ti. RTX 3090. RTX 3080. RTX 3060 Ti. 於 bearteach.com -
#46.四路泰坦显卡已经成为过去式,那老黄现在为何不出 ... - BiliBili
实际上,泰坦显卡的庐山真面目是每一代GPU架构中完整的头号芯片,并且配有GeForce游戏驱动以及Quadro专业卡驱动。像980Ti、1080Ti、2080Ti这样曾经的游戏 ... 於 www.bilibili.com -
#47.NVIDIA的泰坦显卡,是属于游戏卡还是专业卡 - 头条问答
NVIDIA的泰坦显卡,是属于游戏卡还是专业卡,已经有多少款产品了?泰坦显卡这么猛,到底是给游戏玩家还是给专业应用玩家的?:TITAN显卡可以说是NVIDIA市售的显卡最强之 ... 於 wukong.toutiao.com -
#48.泰坦顯卡xp titan
找泰坦顯卡價格與優惠推薦就來飛比, and 1070 graphics cards. ... 10/31/2013 · 今天早上剛睡醒,NVIDIA已經證實了新GTX Titan X顯卡的全部技術稟賦以及8bit鴿子, ... 於 www.cnyyop.co -
#49.泰坦電競– 燃燒你的電競魂
產品保固 · 條款和條件 · 隱私政策 · 必備裝機軟體 · 顯示卡驅動 · 條款與細則 · 電腦租賃-使用說明 · 退換貨須知及政策. Copyright 2021 © 泰坦電競. 搜尋關鍵字:. 於 titan666.tw -
#50.泰坦顯示卡在所有顯示卡中是什麼地位? - 頭條資訊
泰坦 (Titan)顯示卡在NVIDIA消費級顯示卡中擁有獨一無二最高階顯示卡的地位,往往是同一代顯示卡最強大的存在,是最高階產品的象徵,當然價格也是 ... 於 www.gushiciku.cn -
#51.久昇資訊- NVIDIA 公開GTX TITAN X 顯卡, 12GB記憶體
NVIDIA 公開GTX TITAN X 顯卡, 12GB記憶體,之前沒買到泰坦的玩家有福了~~ 於 m.facebook.com -
#52.泰坦顯卡什麼型號好? - 雅瑪知識
泰坦顯卡 是英偉達獨立的一個顯卡系列,顯卡的型號是gtx titan,其具有高性能的處理圖像的能力,向我們一般的顯卡,只是獨顯,比如英偉達2GB的獨顯,是 ... 於 www.yamab2b.com -
#53.2000Fun商城香港人既遊戲店
2000Fun網店日日更新至抵貨品,有齊Pro Gamer至愛既電競設備、點數卡、遊戲配件,7x24小時隨時為你服務,7間自營門市取貨點1000多個自提點,我地就係2000Fun香港人既 ... 於 www.openshop.com.hk -
#54.泰坦顯卡價格英偉達最強消費級顯卡RTX - Mtlpe
近半年棄標次數≦ 1次物品開始價格: $9,是拿鈦金電源搭泰坦顯示卡!」。 GeForce GTX TITAN X顯示卡,收錄gtx 980 ti各種規格與尺寸在momo,價格約2萬4,而原有 ... 於 www.groupcspsp.co -
#55.NVIDIA 正式推出Titan RTX 顯示卡
在多位網路紅人「不經意間」公開了Titan RTX 之後,NVIDIA 現在終於正式推出這款新顯示卡了。和預期的一樣,Titan RTX 配備有72 顆Turing RT ... 於 chinese.engadget.com -
#56.价格| 泰坦顯卡1080 - 旅遊日本住宿評價
阿里巴巴为您找到超过40条显卡1080泰坦产品的详细参数,实时报价,价格行情,优质批发/供应等货源信息 ... [限量出貨] nVidia Titan RTX 新版Titan 顯示卡24GB GDDR6 . 於 igotojapan.com -
#57.泰坦顯卡為何那麼貴? - 雪花台湾
附上參數————————晶元廠商 NVIDIA顯卡晶元 GeForce GTX Titan顯示晶元系列 NVIDIA GTX Titan系列製作工藝 28納米核心代號 GK110顯卡頻率核心頻率 ... 於 www.xuehua.tw -
#58.【情報】RTX Titan 顯卡曝光 - 巴哈姆特
頁面NVIDIA Titan系列定位介於專業卡、遊戲卡之間,可用於開發也可用來玩遊戲,每一代規格都是最頂級的。 從照片看,顯卡的造型和目前已有的N卡都不 ... 於 forum.gamer.com.tw -
#59.土豪的新玩具,NVIDIA將推出泰坦典藏版顯卡 - 幫趣
上週五的時候NVIDIA官方推特放出了一個短視頻,並發布預告稱:It's coming...a Collector's Edition。也就是說一個新的LED燈光TITAN X顯卡即將到來。目前 ... 於 bangqu.com -
#60.购买Nvidia Titan:您需要知道的- 赌博- 2021
视频: 视频剪辑,CPU和显卡哪个更重要? (十一月2021). ... 今天,我们将要解决市场上最有趣的Nvidia GPU:Titan系列。 ... 首批Nvidia Titan是GTX Titan,与GTX 700系列一同 ... 於 cn.sync-computers.com -
#61.nvidia titan x評測NVIDIA TITAN X顯卡性能全面深度評測
沒錯,熟悉顯卡的朋友們都知道,吉吉我說的正是NVIDIA的傳奇顯卡系列——TITAN,而今天,我將為大家帶來的是目前最新也是最強的泰坦卡——NVIDIA TITAN X ... 於 newgoodlooking.pixnet.net -
#62.Nvidia發表Volta架構GPU Titan V,讓PC也有110TFlops運算能力
Nvidia日前在NIPS大會揭露新一代GPU Titan V,Titan V採用Volta GPU架構,具備640顆Tensor Core,提供110TFlops的效能,讓PC也能搖身一變為AI超級 ... 於 www.ithome.com.tw -
#63.台北徵》Gtx Titan 6G (第一代泰坦顯卡 - PCDVD數位科技 ...
《台北徵》Gtx Titan 6G (第一代泰坦顯卡) 台北可以自取希望包裝配件都完整如果有意願出售的人,請pm我並報價,感謝幫忙 ... 於 www.pcdvd.com.tw -
#64.選擇反抗軍或帝國軍? Titan Xp Collector』s Edition《星際 ...
Mash Yang發佈動眼看/選擇反抗軍或帝國軍? Titan Xp Collector』s Edition《星際大戰8》聯名顯示卡,留言0篇於2019-11-26 15:49:配合年底即將上映 ... 於 www.cool3c.com -
#65.四路泰坦显卡性能究竟有多变态? - 知乎
很显然,这种问题如果去问“卡吧大佬”,那你只能得到一个和正确答案截然相反的答案。这种问题当然应该让距离GPU开发最近的游戏引擎开发者们回答。 於 www.zhihu.com -
#66.NVIDIA TITAN RTX 顯示卡 - 商店街個人賣場
維托二手3C NVIDIA TITAN RTX 顯示卡顯示晶片:NVIDIA TITAN RTX CUDA核心:4608 記憶體:24GB GDDR6 記憶體介面:384-bit 輸出端子:HDMI / 3x DP / USB Type-C 電源 ... 於 seller.pcstore.com.tw -
#67.Titan V的性能比其他顯卡強多少 - 櫻桃知識
有評測,四路泰坦交火聯動,搭配頂級上代準旗艦I7 5960x,算力驚人,但是很多遊戲,卻是負優化,但是搞其他應用,無論幹啥,都已經所向披靡,其實玩 ... 於 www.cherryknow.com -
#68.NV三代TITAN性能PK:每代都是暴力提升 - 壹讀
三千預算進X吧,四路泰坦帶回家。」作為一個頂尖N飯,什麼最能代表自己的信仰呢?當然是TITAN顯卡。每一次TITAN的降臨都顛覆了當時的顯卡業界, ... 於 read01.com -
#69.泰坦V和1080Ti誰才是旗艦顯卡? - iFuun
經常看到網友調侃說四路泰坦才能玩掃雷不卡,這是一個反諷,大家都知道目前英偉達顯卡的旗艦是GTX 1080Ti,但是泰坦V比它價格更高性能更好, ... 於 www.ifuun.com -
#70.GeForce GTX Titan Z 繪圖卡 - Nvidia
GeForce® GTX TITAN Z 是遊戲界的巨獸,擁有超強大的遊戲效能,是我們至今打造過最快的繪圖卡,專為成就最極致的PC 遊戲體驗而設計。這款具備5760 顆核心與12 GB 記憶 ... 於 www.nvidia.com -
#71.NVIDIA Titan的價格推薦- 2021年11月| 比價比個夠BigGo
全新英偉達(NVIDIA)TITAN V,TITAN XP TITANXP TITANV泰坦顯卡. 24GB $170,090. 露天拍賣fualgidj(50), 台灣.台北市. NVIDIA TITAN V 顯示卡非GTX 1080 1070 非RTX ... 於 biggo.com.tw -
#72.不服碰一碰?《方舟生存進化》玩家自製鬥獸場,用恐龍來比賽
此時全場玩家都沸騰了,心裡都在想這頭泰坦龍能否擊敗變異南巨的不敗神話呢?話不多說直接開干,只見南巨咆哮一聲直接沖向了泰坦龍,泰坦龍雖然是吃素的但是體型卻比南 ... 於 newskks.com -
#73.GTX Titan显卡 - ZOL报价- 中关村在线
七彩虹; 影驰; msi微星; 华硕; NVIDIA; 蓝宝石; 技嘉; 丽台; 索泰; 铭瑄. 发烧级; 主流级; 入门级; 专业级; 矿机显卡. NVIDIA; RTX 3090; RTX 3080 ... 於 detail.zol.com.cn -
#74.NVIDIA GeForce GTX TITAN X實測開箱,地表最強遊戲顯示卡 ...
為了滿足玩家對於遊戲畫質與特效上的追求,以及擁有更順暢的執行速度,NVIDIA新推出了採用最新Maxwell架構的Titan X顯示卡。這款顯示卡的效能超越了 ... 於 www.pcdiy.com.tw -
#75.NVIDIA GeForce RTX 3090創始版評測:擊敗泰坦的兇猛巨獸
過去,NVIDIA GeForce 的X90 系列顯卡多以雙GPU 方式呈現,但隨著遊戲對多GPU 支援不友善,其實自GeForce GTX 690 和TITAN Z 以後就不曾看過雙GPU ... 於 www.4gamers.com.tw -
#76.[限量出貨] nVidia Titan RTX 新版Titan 顯示卡24GB GDDR6
... 高價商品只接受評價5以上下單評價五以下會自動取消訂單Sorry 請聊聊確認貨況Thanks for looking. 購買[限量出貨] nVidia Titan RTX 新版Titan 顯示卡24GB GDDR6. 於 shopee.tw -
#77.顯卡泰坦xp
TITAN Xp 透過精心打造,效能高達前一代顯示卡* 的3 倍,並能為創作者、研究員以及PC ... Titan Xp最近取代了Nvidia桌面顯卡層次結構上的Titan X,糾正了GeForce GTX ... 於 www.unrealtrtes.co