有没有可能将预先训练好的CNN部署到没有nvidia GPU的机器上？

是的，可以将预先训练好的CNN（卷积神经网络）部署到没有NVIDIA GPU的机器上。在没有GPU的情况下，可以使用CPU进行推理和预测。

虽然GPU在深度学习任务中通常比CPU更适合加速计算，但对于一些较小规模的CNN模型或者对实时性要求不高的应用场景，使用CPU进行推理仍然是可行的。

在没有GPU的机器上部署预训练的CNN模型时，可以使用一些开源的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch或Keras等，这些框架都提供了对CPU的支持。通过在CPU上加载模型参数和进行推理，可以实现对图像或其他数据的分类、检测、分割等任务。

然而，需要注意的是，由于CPU的计算能力相对较弱，部署在没有GPU的机器上的预训练CNN模型可能会面临性能瓶颈。在处理大规模数据或复杂任务时，可能会导致推理速度较慢。因此，在选择部署环境时，需要根据具体的应用需求和性能要求进行权衡。

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