CLOUD云可以，但需综合考虑个人需求、资源可得性和目标定位。利用云计算平台进行深度学习研究和开发已成为一种高效且灵活的方式，尤其对于初学者或资源有限的研究者来说，云计算提供了一个几乎无限的计算资源池，使得复杂模型的训练变得更为便捷。然而，这并不意味着完全放弃本地环境的构建，两者结合使用往往能获得更佳的学习效果和项目推进效率。
云计算的优势
- 资源丰富：云平台提供了多样化的硬件选择，包括高性能GPU、TPU等，适合不同规模的深度学习任务。
- 成本效益：用户可以根据实际需要按需付费，无需前期大量投资购买昂贵的硬件设备。
- 灵活性高：支持快速配置和扩展计算资源，适应项目发展的不确定性。
- 易于协作：云端环境便于团队成员之间的资源共享与协作，提速研发进程。
- 安全可靠：大型云服务提供商通常具备完善的数据保护措施和技术支持体系，保障数据安全。
需要考虑的问题
- 网络依赖性：持续稳定的网络连接是使用云服务的前提条件之一，对于偏远地区或网络状况不佳的地方可能构成挑战。
- 费用控制：虽然按需付费模式较为灵活，但如果对资源消耗缺乏有效管理，可能会导致成本超出预期。
- 数据隐私：将敏感数据上传至云端时，需要谨慎处理，确保符合相关法律法规的要求。
- 学习曲线：对于初学者而言，熟悉云平台的操作界面及API接口可能需要一定时间，初期上手难度相对较大。
结合本地环境的优势
尽管云计算提供了强大的支持，但在某些情况下，结合本地环境使用也能带来额外的好处。例如，在初步实验阶段，利用本地机器进行快速迭代测试；或者当项目进入稳定期后，将部分不频繁使用的模型或数据迁移到本地存储，以减少长期运行的成本。此外，掌握本地环境下的编程技能也是成为一名全面发展的深度学习工程师所必需的。
综上所述，学习深度学习完全可以依赖于云计算平台，尤其是在起步阶段和资源受限的情况下。但由于技术能力的提升和个人项目的深入发展，合理利用本地资源与云计算相结合的方法，将有助于更高效地推进研究工作。