不懂就问：笔记本经常跑深度学习好吗？

可能会坏，一定要注意散热。之前用自己的笔记本开gpu加速模拟天线电磁环境的时候，跑了一个小时bomb了…也不知道怎么修，可能是什么电容炸了或者供电击穿了。

盡量跑沒在怕的，主要散熱行就行，不然會降頻率，會變慢，如過真的過熱，電腦會自動斷電保護的好像，倒是不用特別擔心會不會坏。

深度学习是用英伟达的显卡才能加速的，而MAC全系没有N卡，用CPU你就跑到地老天荒吧。

换一台哪怕是带1650显卡的机器，训练时间都会比I7标压的CPU短5-10倍。

比起损坏电脑，我觉得更应该担心的是能不能及时跑出结果。我第一次用GPU时被GPU的速度给惊到了，快几十倍真不是说着玩的

就是cpu一直100%工作呗，应该也不会坏，就是非常慢。不过完全没必要啊，完全可以用kaggle或colab跑啊。

矿卡        

楼上说了不少，我来补充一下
1.是关于gpu，只要你看到屏幕能亮，就一定有gpu的，只不过笔记本很多用的是intel的“核显”但那也是gpu，我对机器学习不了解不过lz可以研究一下怎么在intel的核显上跑？
2.是关于电脑本身，如果是质量和做工都有口碑的电脑（比如macbook或者Thinkpad的高端系列）折腾应该问题不大，相比之下一些比较“性价比”的电脑就要考虑一下了，因为性价比上去了肯定是从做工缩水。遇上比如芯片脱焊这样的问题，虽然可以修，但坏了就是坏了而且你自己大概率搞不定，用这样的电脑还是别给自己添堵了。

挂云上跑，又快又省心，也用不了多少钱，一般新账户还有credit

会影响笔记本寿命的。比如，用你的笔记本跑一个小时深度学习的model，笔记本寿命大概少3600秒的样子哈哈哈哈


开个玩笑，没什么事的。跑不动的话，就弹出个ERROR或者WARNING；跑得动的话，无非就是慢，风扇转的快，保证散热就好，坏是基本坏不了的。现在的软硬件设计对这些高消耗的操作都会有对应的设计。最多看到个微软蓝屏，重启就好。
当然，最推荐的还是上云。

建议用笔记本电脑链接远程GPU使用，比如floydhub, spell之类的。