計算機方向學生 MacBook Pro 128GiB 是否夠用？

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1.計算機學生一枚，買MacBook學習，現在想學深度學習，搭環境比較方便；也涉及一點iOS開發;
2.因為喜歡發光的logo所以想買MF 839/840/841（2015款 13寸）；
3.主要用於開發，但是完全沒有深度學習基礎，不知道會佔用多少空間，除此之外還會寫文檔，偶爾看電影。不玩遊戲；

求各位推薦一款MacBook pro 謝謝

Macbook做深度學習基本只有cpu可以用來計算。目前可以用來GPU加速的只有gtx-750m，性能實在不行。
所以單純有Mac做深度學習太吃力了。

做深度學習，還是需要桌面GPU的

macbook N卡都沒有，怎麼跑深度學習。。。想裝逼又想愉快的學習，建議每種電腦都來一個，像這樣

真想要藉助個mbp還要折騰機器學習的話，你只應當考慮2014款15寸高配的rmbp15

因為縱觀近若干年的rmbp型號，只有丫能用上cuda和cudnn。

做深度學習第一位的永遠是台式機，去京東找一款帶1080顯卡的主機，再配一台顯示器即可。

Macbook什麼的，以後有錢了再說。你現在要解決的是最基本的計算能力的問題，錢不夠的情況下要先吃飽，不是考慮裝B的時候。

不過我想知道Macbook這種連觸摸屏都沒有的筆記本，發光logo也沒有了，還能怎麼裝B。

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剛沒注意，原來題主竟然因為要裝B，不買新款性能高的Macbook，而是要買帶發光logo的15版。

少年，我看你骨骼清奇，更適合做iOS開發，北大青鳥培訓半年即可上崗，前三個月不收任何費用。（認真臉）

你還真指望在Mac上跑深度學習啊？

在本機跑的話Macbook現在全家都沒有N卡型號，而且那散熱……在伺服器上跑的話，SSH不就得了？想在本機跑的話你應該配個台式機，或者是帶N卡的遊戲本或者移動工作站

當然如果真要做iOS開發的話還是256G保險一點

不太夠，所以我又買了一台 PS4。

有錢就買啊，想發光就去買發光款啊，

等你跑個機器學習 tutorial 1.1 一天過去才出結果以後就知道下一台電腦該買什麼了。

然而它還是你喜歡的電腦啊，輕薄，好看，會發光的 logo。畢竟誰沒有年輕過呢？

如果你想買兩台電腦的話
這個完全夠用

首先：128GB 絕對不夠用。你一定會後悔。

縱使勉強夠用，你 SSD 也死得比 256GB 的要快一倍（在相同用量的情況下）。

其次，如果你對 macOS 有剛需的話，

適用於 macOS 的 Pascal 架構的 NVidia 顯示卡驅動程式即將問世。

如果你非要配白蘋果，那就找個 2013 年 9 月以前的大型 Mac Pro 桌機，

這樣的話還能跑個最新的 NVidia 顯示卡。

如果你嫌晶片組太舊、不支持 USB3、NVMe 等新特性的話，那就只能配黑蘋果了。

最後：有發光 Logo 的 MacBook Pro 都不要買。

你是買來裝逼呢還是想以耐用度為優先呢？自己掂量掂量。

# EOF.

"計算機學生一枚，買MacBook學習，現在想學深度學習，搭環境比較方便；也涉及一點iOS開發;"

深度學慣用mac？還指望搭環境方便？真的嗎？

「因為喜歡發光的logo所以想買MF 839/840/841（2015款 13寸）」

計算機系的人用計算機還會在乎發光Logo這麼裝逼的事情，真的嗎？

「主要用於開發，但是完全沒有深度學習基礎，不知道會佔用多少空間，除此之外還會寫文檔，偶爾看電影。不玩遊戲；」

計算機系的人，偶爾看電影不玩遊戲也會很快被帶成老看電影老玩遊戲。放棄抵抗吧。

除非你根本不是計算機系的，也沒打算好好學。否則，不夠。

我覺得微軟派幾個大V差不多適可而止了，題主是問Macbook Pro 128g是否夠用，而不是Macbook是否適合。亂黑macbook並不能給windows增光。

利益相關：2014 Macbook 15寸 256g低配版持有者，2016 alienware r15 r3 i7 + gtx 1070持有者，圖形學和深度學習均有論文發表。

計算機學生一枚，買MacBook學習，現在想學深度學習，搭環境比較方便；也涉及一點iOS開發;

僅從深度學習從業者來說，深度學習不是只有訓練這一步的，如果要訓練，那所有筆記本都是戰五渣，mac不過是這群戰五渣中最燙的一個。大部分的個人項目都是在別人訓練好的模型上finetune，或是用fc層的特徵來做些後續工作，不會涉及到海量的計算。就算到了訓練那一步，mac的ssh設置起來也不是麻煩事。

深度學習目前環境最友好是Ubuntu，大部分論文的都是在Ubuntu在實現的。Mac在一些奇怪的地方上（比如SIP全局鎖）的確頗折騰人，但比起windows，搭環境還是相對簡單的。【例：opencv在windows上的安裝過程 Installation in Windows】

iOS開發會涉及到很多三方庫，128g的儲存略顯吃緊，建議256g及以上。

2.因為喜歡發光的logo所以想買MF 839/840/841（2015款 13寸）；

買新不買舊，新一代的mac在ssd和gpu上有大幅提升。走上開發之路後，很大概率你會入一個外接顯示器，那麼新mac的提升絕對物有所值。發光logo，呃. 如果你真的很想要，那當我沒說。

3.主要用於開發，但是完全沒有深度學習基礎，不知道會佔用多少空間，除此之外還會寫文檔，偶爾看電影。不玩遊戲；

還是那句話，128g捉襟見肘。電影一部都是幾g起，深度學習也經常需要較大的數據集和訓練模型，建議儲存256g以上。

他們提到的cuda程序怎麼處理？

首先，深度學習中大部分任務不需要自己接觸底層代碼。你的操作都是layer級別的，而所有框架的layer都提供了cpu和gpu兩版，不用擔心沒有cuda而跑不了程序。

第二，cuda僅在計算量大時才會有顯著加速，應用模型時差距不大。等你到了需要自己訓練模型時，【所有】筆記本都無法承載大負荷的運算。租雲伺服器／配台式伺服器才是唯一的選擇。

別人學習深度學習又不是搞深度學習研究。

我知道你們知乎大v學習深度學習的時候都跑1個小時，學習5分鐘。牛逼

話說那幾個在微軟打工的為什麼老是來回答蘋果產品的問題

128G確實少了點，256G保底吧，畢竟你是要做專業方面學習的

別理高票回答，刪掉知乎，買自己喜歡的，自己喜歡的就是最好的。
沒有完美的東西，有錢買服務站還來這裡提問？
Mac上可以用Win10和Linux的虛擬機，反過來你試試？
MacPro1.6kg電源也輕續航好，1080的遊戲本哪個不是加電源3公斤不插電頂多三小時續航？搞得計算機系的上學上課不用帶電腦似的，你若是是喜歡負重訓練的健身達人當我沒說。
Mac既能滿足一定的課餘娛樂，類Linux的系統在程序開發上也提供了便利，pycharm clion 之類的也都可以通過學校郵箱免費使用，沒毛病好吧
根據自己的喜好來，是你在買電腦

1.計算機學生一枚，買MacBook學習，現在想學深度學習，搭環境比較方便；也涉及一點iOS開發;

無論微軟粉怎麼粉Windows, 但日常使用的時候Windows遇到各種奇奇怪怪的bug足夠讓人在專心工作學習的時候崩潰, 呵呵, 別懷疑, 我原來也是微軟腦殘粉, 堅決擁護過Windows. MacOS沒有那麼多亂七八糟的問題, 搭環境也方便一些, 相對來說軟體運行的也更加穩定. 另外既然涉及到iOS開發, 那麼MacOS必不可少了, 微軟粉們你們可以歇會兒了.

2.因為喜歡發光的logo所以想買MF 839/840/841（2015款 13寸）；

說實話不太建議買舊款的MacBook, 發光logo的確是很漂亮, 尤其是女生用(不知題主是男生還是女生), 但16款和15款相對來說改變非常大, 新的系統當然會更加側重對新款電腦性能的提升, 尤其, 所以建議題主好好考慮考慮這個問題.

3.主要用於開發，但是完全沒有深度學習基礎，不知道會佔用多少空間，除此之外還會寫文檔，偶爾看電影。不玩遊戲；
既然是工作學習之用, 肯定會存相當多的資料, 甚至有可能會裝雙系統, 128G是絕對不夠的, 建議512G及以上. 電影文件也比較大, 動輒三兩G, 您說刨除系統後, 還有多少空間留給您自由支配的呢? 嗯, 題主說不玩遊戲我信, 我的MacBook一玩遊戲就燙手, 心疼, 不敢玩.

總結, 建議512及以上, 如果資金不充足,最小也不能小於256G了.

題主可以在官網鏈接看看具體型號及參數: Macbook Pro

我比較推薦 [Multi-Touch Bar 和 Touch ID 2.9GHz 處理器 512GB 存儲容量] 這一款.

如果資金不充裕的話可以考慮 [Multi-Touch Bar 和 Touch ID 2.9GHz 處理器 256GB 存儲容量] 這款.

至於 [2.0GHz 處理器 256GB 存儲容量] 這款就不推薦了, i5處理器, 2.0GHz, 有些雞肋了.

但是要注意的是新款的MacBook固態硬碟是焊死在主板上的, 也就是說以後想換更大的硬碟是不可以的.

這台有發光logo就足夠了，反正還可以再買一個高性能的本子或者台式用於學習嘛。
為了logo買東西又不丟人，我也買過呢。

預算足夠買頂配的，不然就買預算範圍內最貴的。
從問題的描述可以看出，題主就是要買一款MBP，只是不知道哪種型號好。對於蘋果的東西，按照前面說的來選，沒毛病。

就日常使用而言128G都不夠用的！
更何況你要搭建環境，特別是一個Xcode就佔10.xG以上，所以至少512G再少再少256……（我直接選擇1T）

不過說到MacBook pro能不能做DL，就這錢買其他電腦跑DL也是垃圾不夠檔次，所以想學習DL理論可以沒問題，你要跑去租伺服器然後ssh連上去啊。

不要黑Mac不能跑，我還是跑過的，不過速度肯定不能跟伺服器比

（i7-4980hq+1T SSD+賊垃圾的GT-750m）

理想狀態：

實際上：

可能還缺台?switch開發移動端

Macbook什麼的，以後有錢了再說。你現在要解決的是最基本的計算能力的問題，錢不夠的情況下要先吃飽，不是考慮裝B的時候。更何況你要搭建環境，特別是一個Xcode就佔10.xG以上，所以至少512G再少再少256……（我直接選擇1T）

答主喜歡就買吧，反正到時候嫌性能差要用GPU去AWS或Azure開VM 就行了。一小時不到四刀，完全值得擁有。而且我現在用的是學生credit，相當於不要錢。
我家台式機雙顯示器 + 2×256G SSD+ 512G 機械硬碟+16GB內存，因為沒有獨立顯卡，在Keras/TensorFlow下用GAN/Autoencoder跑個 MNIST都嫌慢，所以都是去租VM的。而且我在學校時用Mac Book Air也可以用VM，比起買顯卡更方便。