电脑
之前第一次做医学图像分割时，数据量不算小，大约有3000张原图，加上对应的3000张标注图，总共6000张。当时设置的batch_size是6，图片分辨率是368x368。在没有使用GPU加速的情况下，训练一个epoch需要两个多小时，这让我难以想象如果训练50个epoch，
电脑会不会直接崩溃。后来尝试用了GPU加速，结果一轮训练只需5分钟，速度提升非常明显，效果立竿见影！讲下不同之处：
NVIDIA 提供的 CUDA 和 cuDNN 针对深度学习进行了优化，而 PyTorch 和 TensorFlow 则高度支持 GPU，包括优化的计算图加速功能，充分挖掘 GPU 的潜力以提升性能表现。
混张图片，完成一项任务。
