3050适合做深度学习吗？

泻药。本人已于学校智能认知实验室工作两年，研究方向是移动视觉，谈下自己的看法。

本人的个人电脑GPU为RTX 2070，显存8G，与题主的3050相当。依据我个人的感受，8G的显存已经能够运行大部分网络模型了，但是batch-size设不大，像ResNet50这种不大不小的backbone，加上其他任务的head，能把batch-size设到4就不错了。

训练网络吧倒是也能训练，就是慢呗，实验室服务器跑一天能有个不错的结果，用你个人电脑要等个3.4.5.6天儿？不过这么说来，那些没有GPU的电脑也能拿来训练啊，用CPU呗，就是更慢呗，跑个半个月一个月的？

所以题主说提的GPU拿来跑demo，或者学习写深度学习的代码那肯定是没问题的，初学深度学习整个猫狗分类啊、MNIST手写数字识别或者回归啊之类的任务那肯定更没问题了。但别指望用个人电脑做项目发文章了，算力真的和服务器是不能比的。

结论：能利用学校更好的资源就尽量去争取，低配个人电脑debug代码，调好了扔服务器上去跑

搞深度学习到底整个多好的卡合适？没个头。整个好点儿的显卡总有更好的显卡碾压你，随着自身技术提升，接触到的模型复杂度越来越大对显存的要求也会越来越高，靠个人的钱包是肯定不行滴。