苹果笔记本适合学python吗_MacBook Pro适合深度学习吗？

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在最前先说一个速度对比： 分别用笔记本cpu i5 3.1GHz和外接显卡GTX1070跑了一个很小的训练，gpu的速度是cpu的32倍。 非常不科学的对比，参考一下就好。 不管具体快多少倍，保证你能感受到巨大的提升， 爽！！！！

为啥可以买mbp 13寸？因为真的非常轻！！！ 1.4kg 放背包里，完全感觉不到背了个笔记本。3-4kg的游戏本还是算了。 macOS和苹果设备兼容性更好更方便。 另外好看啊！

那么mbp主要问题槽点是！！！ 神经网络 训练，需要用到Nvidia显卡。需要cuda！！！

那么来看本内显卡都不能算 MbP 的大短板了！！！！！简直是死穴！！！！！！主要不是N卡 太坑了！！！不明白为啥不用n卡。有公用的四路titan xp服务器可用，但是使用之前还得申请等回复安排。那些资源一直被很积极的学霸们霸占。哎学渣优先级太低。有时候你想正式训练之前做一个小测试，就得用cpu然而。。。除了很慢很多时候根本跑不起来。毫无效率！！！毫无效率 ！！！我也不想组装一台台式机了，两个系统确实不方便。那么还好带有雷电口的mbp还有外接显卡这个选择！

看到 雕牌技嘉 Gigabyte AORUS GTX 1070 Gaming Box, Thunderbolt 3 外置显卡 只比单独的1070 贵一点儿600欧元。这不就是买显卡赠盒子么！比所有单独买显卡拓展坞(300欧元起)加显卡的方案便宜，性价比之王啊！！ 完全没有理由选其他的啊！ 哇！ 买买买！！！填了这坑！！！

有两个版本1070 和1080版本 我觉得1070够我用了。不想多花钱买对我不必要的1080。

附件是一根电源线，一根雷电3线！ 单独这根线就不便宜了。德国30欧。

后面接口很丰富，除了雷电三和显示器接口，还带有一个usb-hub 红色的是支持快充的口。支持给mbp供电，所以还是只需插一根线，所有设备均连好。

一插即爽

整体桌面效果。 加了一个重型设备桌面仍然保持整洁！ 赞！

最后不能少的 村炮跑马灯走一发！

使用体验

首先eGPU方案，完全解决了 mbp显卡垃圾问题。让一些需要gpu的工作成为可能。

技嘉的 Gigabyte AORUS GTX 1070 Gaming Box, Thunderbolt 3 是一个最实惠的显卡拓展坞解决方案。而且因为是整体卖的，应该算是很稳定的一个方案了。

性能真的不错。 短卡和雷电口 肯定比 直接 普通卡插pci有 效率损失。 但是不大。

背后接口丰富，usbhub 让mbp不需要再接hub。一根线一插搞定所有设备的连接！

携带方便，直接放摄影包假装的收纳包提走。 如果别人需要借用，也很方便。

为我现在用做的神经网络训练需要用到n卡，这个方案解决了问题。很开心。训练小型网络结构ok， 图片量不是很大ok。 如果大网络和大数据量的情况下，做前期验证 ok。 验证好了再上服务器跑节约时间。 我这公用服务器，不能随便在服务器测试。

不科学的速度对比： 分别用笔记本cpu和显卡gpu跑了一个很小的训练，gpu的速度是cpu的32倍。 非常不科学的对比参考一下就好。 不过这是省了多少时间啊啊啊啊！爽！

缺点

习惯了mbp静音，突然桌子上多了俩风扇声音好大！！！

官方驱动不支持 macOS。 通过其他方法安装，有bug。 开机麻烦。

总结，对于一个生产工具，可以干活就行了。没槽点。 乖

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非常快速的说一下安装方法。 安装并不容易，我摸索了好久，主要是很多2个月前的老方法都失效了。这个方法在我的 macbook pro 2017 touchbar 上是成功的。

官网的驱动只支持windows 。MACOS需要网上找方法手动安装。

由于每个版本的系统 都需要安装相应的 驱动。比如我的是macOS High Sierra 10.13.2 (17C88) 。那么和10.13就有点儿区别。和10.12就有很大区别。10.12支持比10.13好多了。所以如果你的系统也是 10.13.2之后，那么很17年12月之前出的安装方法现在没法用，不用浪费时间了。

安装方法 如链接所示[APP] NVIDIA eGPU support for High Sierra (NVIDIAEGPUSupport...​egpu.io

截图过来

要严格按照这个步骤走。

重点！！！然后每次启动，开机的时候一定要拔出拓展坞。 等到登陆界面，插入拓展坞雷电3插口。 如果启动状态想使用，那么需要插入，登出，再登入。才能使用。

启动时候插入拓展坞，无法启动电脑。

我这里虽然可用但是 仍然有bug。 比如有时候 硬件检测有1070显卡，但是系统显示外屏和内屏幕都用的内显卡。我不知道是写错了，还是真的是用内显卡。不过我倒是希望可以这样。那么这块gtx1070就可以全力用于神经网络训练了。

你需要 用于 训练神经网络 然后安装 cuda CUDA Toolkit最新版即可。同时自动安装cuda 驱动。CUDA Toolkit 9.1 Download​developer.nvidia

那么之后 软件在训练神经网络的时候，如果用gpu运算必定是使用的 这个N显卡。因为 mbp自带的垃圾gpu不支持。

10.13.2 13寸mbp17 这个方法亲测可用。其他方法，亲测不可用不要浪费时间。

答疑环节。

Q：可以用来打游戏么

A： 当然可以吃鸡没问题！要有信心，这个本来就是为了游戏而生的 ，人家名字叫做gaming box！！！

Q：15年老款mbp可以外接显卡嘛？

A： 可以 雷电2接口 但是速度比雷电三慢。雷电三转雷电2转换头。 我看论坛上说可能损失20%30%的效率。我觉得加了个转接头稳定性也不好。还是等18版本出了换18吧。

Q：我想问一下，我的macbookair 10.13支持这个方案吗？

A：10.13支持，而且比我的10.13.2更好更稳定 你别系统啊！ 我就后悔了。所以有考虑外接显卡的朋友先别升级操作系统。安装了外置显卡，没事儿别升级系统。

Q：bootcamp支持么？

A：当然支持！

Q：为什么不组台机，两个笔记本，win笔记本？

A：人家题主说了有服务器。为啥自己组台机？ 我这也有服务器啊，就是对我低端低优先级人群不友好！！！再说mbp加外接显卡，外出码字轻便，在工作台还有能接受的性能。成本也比两台低。

Q： 答主 我想问下 上了显卡之后 cpu会成为训练瓶颈吗 还是说足以应付咯？

A：上了显卡 训练的时候cpu占用率80%。 那么说cpu就是训练的一个瓶颈。。。 如果考虑新本子的话，能买i7别i5. 哎。

Q：Maverick 擦,,,老哥 慢着 一年前还看你的人像摄影教程啊！(这个好问题！)

A： 我主业拍照的(http://www.zhengsun.de)，业余做做神经网络。 都是图像处理嘛也没跨行业！ 希望可以搞出可以用的 自动修图AI。看我签名哈哈哈哈！

本文标签： 适合深度苹果笔记本Python