hog+svm训练模型需要好电脑吗

需要。

1、hog+svm训练模型对电脑的配置有一定的要求。

2、hog+svm训练模型需要需要的帧数高，不好的电脑无法满足帧数需要。

3、hog+svm训练模型需要进行动画演示，不好的电脑会导致卡顿甚至死机。

主要是看运行什么软件和数据量，训练数值大小，这里要强调一下，数值大小和数据量是不一样的。

深度学习服务器的核心部件还是CPU、硬盘、内存、GPU，特别是很多深度学习依靠GPU的大规模数据处理能力，这就要强调CPU的计算能力和数量，同时不同的数据对GPU的显存要求也不一样。

当下大部分都在用RTX3090做深度学习，最新RTX4090已经上市，单精度计算能力是RTX3090的2倍，这两个GPU都是24G显存；像A100强调双精度计算能力，显存有40G和80G两个版本，而A6000单精度计算能和RTX3090差不多，显存是48G，可以参考选择。

当然，最重要的还是口袋里的银子，A6000市场价大概是RTX的2倍还要多，A100最近更是要上十万了，估计也快买不到了，价高缺货；RTX3090/4090的价位低，性价比高，这也是为什么大部分人都选择它们做深度学习了，这是市场的选择。

1、CPU： 这个主要取决于频率和二级缓存，频率越高、二级缓存越大，速度越快，现在的CPU有三级缓存、四级缓存等，都影响相应速度。

2、内存： 内存的存取速度取决于接口、颗粒数量多少与储存大小(包括内存的接口，如：SDRAM133，DDR333，DDR2-533，DDR2-800,DDR3-1333)，一般来说，内存越大，处理数据能力越强，速度就越快。

3、主板： 主要还是处理芯片，如：笔记本i965比i945芯片处理能力更强，i945比i910芯片在处理数据的能力又更强些，依此类推。

4、硬盘： 硬盘在日常使用中，考虑得少一些，不过也有是有一些影响的，首先，硬盘的转速(分：高速硬盘和低速硬盘，高速硬盘一般用在大型服务器中，如：10000转，15000转低速硬盘用在一般电脑中，包括笔记本电脑)，台式机电脑一般用7200转，

3DMAX的建模主要以单线程的运算能力为主，也就是说单线程的主频高低对实时预览很重要。主频越高，建模时的响应速度就越快。

渲染的话，选择多核心、多线程的CPU至关重要。简言之就是说：建模吃主频，渲染吃线程数线程一般为核心的2倍。

建议选择CPU主频2.6ghz以上，睿频4.5ghz以上的标压CPU，如九代i7，八代i9。因为频率高低影响到车削、放样、布尔、细分、捕捉、对齐等命令的计算及响应速度。核心数选择6-8核的就可以了，核心越多，线程也就越多，渲染速度也就越快。总之，笔记本CPU的最重要参数是主频、睿频、核心数等。

笔记本CPU主频、睿频率越高，性能就越好，3dmax建模操作就更加流畅，尤其是对一些模型面较多，计算较复杂的工程。

扩展资料：

笔记本内存对3dmax渲染和建模都有影响，材质贴图越复杂，灯光细分越多，全局光照等参数越大，占用的内存就会越多，内存不足会出现3dmax 死机、崩溃等问题。小场景，简单模型，模型面在几百万面以下—16G内存，大场景，模型面1千万个以上，室外效果图—32G内存以上。

一般主流的高端笔记本都默认装16G内存，对3dmax来说还远远不够，建议与客服沟通，花几百元再加一个16G的内存条最好是同品牌、同型号的，这样可以组成双通道内存，升级到32G内存，对3dmax制作的帮助非常大，只要笔记本是2个内存插槽以上的就可以加装。

对3dmax的操作流畅度影响最大的就是CPU和内存了，笔记本内存不够大，会造成3dmax启动缓慢，对复杂模型进行挤压、放样、布尔、缩放位移等操作时卡顿、死机，甚至软件崩溃。所以，把钱花在大内存上，是非常明智的投资。

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