转自：https://blog.csdn.net/liuchonge/article/details/78388347
随着要处理的任务越来越复杂，对计算能力要求越来越高，所以最近萌生了要自己配一台深度学习主机的想法。只是苦于一直没有钱==然后很幸运的被评上了国奖，果断入手！！！！然后就是历时一周的各种查资料看博客上京东看价钱的来回对比，终于从一个完全小白变身成入门级玩家。下面就详细说一下自己的配置和装机经历，满满的血泪史啊。。。
主机配件
先来说一下关于主机配件的选择，由于预算只有15000左右，所以呢只能配一个单显卡的机器了，但是其他组件都可以尽可能加到顶配（内存除外，最近内存实在贵，买不起买不起）。所以最终的配置就是酷睿i7 7700k的CPU + 华硕z270p的主板 + 技嘉1080ti的显卡 + 16G海盗船内存等。详细配置单及配件连接入下所示：
- 主板：华硕z270p，价钱1100元
- CPU：酷睿i7 7700k，价钱2499元，一番对比之后直接入手了一个主板加CPU的促销套装，价钱3389，省了不少。套装链接
- 内存：海盗船16G内存条，DDR4，2400，价钱1699元（最近价格变化太快，参考）。内存条链接
- 显卡：技嘉1080ti显卡，11G，价格6799元，显卡链接
- 固态SSD硬盘：三星 850EVO 250G固态，价格669元，固态链接
- 机械硬盘：希捷 2T机械硬盘，价格405元，机械硬盘链接
- 电源：海盗船 TX650M金牌电源。价格749元，电源连接
- 散热：安钛克 铜虎C400 CPU散热。价格129元，风扇链接
- 机箱：追风者 416主机箱，价格329元，机相连接
上两张图片
上面这些商品其实有很多都是可以用别的配件来替代的，但是大家自己攒机器的时候唯一的担心就是买回来的配件之间互相不兼容怎么办，其实根据我的经验来讲，唯一要注意的就是电源注意一下额定功率即可（单显卡基本上650就可以了），其他的基本上买顶配级产品是不会出现什么问题的，而且推荐在一家店里面将最主要的几个配件一次性买齐，一方面可以咨询店家是否相互兼容，另一方面可以讨价还价啊。像我的主板+CPU+内存+显卡+电源都是在一家店买的。
然后说一下几个配件的替代选择，主板和CPU我没怎么看就订了这个，所以不多说，内存的话，预算多的话可以再买一个16G的内存条，扩充到32G的内存，至于型号的话没必要换，一般都是DDR4+2400.显卡的话其实还有蛮多选择的，当时也是在这上边犹豫不决，因为同是1080ti的显卡，下到6500，上到8888有好多个价位，什么非公版，公版的区别；大雕小雕的区别；厂家的区别；游戏，学习的区别。着实头晕，先说厂家吧，话说的贵一点，然后微星和技嘉的其次，非公版的比公版好一点，大雕比小雕好一点，基本上买一个6999左右的就可以了，有的7999的是带电源的所以贵。然后是SSD固态，有.m2接口和SATA3两种，.m2的性能稍微好一点点，贵几十块钱，所以无所谓，有钱的可以考虑买个500G，但是感觉没必要，毕竟还有一个2T硬盘挂着呢，固态就用来按个系统就行了~~散热不用说，想要骚气一点的可以上水冷。机箱的话，一开始我也在考虑其兼容性问题，但是买回来发现追风者的这款机箱还是很不错的，漂亮！其他好像也没什么注意的了。但是这些都是针对预算在15000到20000的单显卡说的，如果预算高或者别的什么不一定有参考价值。
这部分可以参考下面几篇文章来结合做决定。
http://blog.csdn.net/macwinwin/article/details/54631153
主机组装
配件都到了，接下来就是赶紧装起来啊，我天地一次自己组装电脑还是有点小激动呢。下面给出两个自己参考的装机视频：
之所以选择上面这两个，是因为其基本上跟我主机的配件是相同的，所以可以用来参考~~装的顺序基本上就是下面几步，请看视频结合理解：
- 把CPU装到主板上，很简单的一步
- 装内存条，也很简单
- 如果固态是.m2接口的，最好现在装上，不然待会可能会被挡住。如果是SATA3就等最后再装
- 装CPU的散热风扇，把风扇的线接到cpu_fans跳线接口
- 将主板放入机箱，上好螺丝
- 接显卡
- 接电源
- 装硬盘（2T机械+256G SSD）
- 布线，主要包括1，机箱上的跳线接到主板上；2，电源线接到主板、显卡、机械硬盘、固态硬盘、机箱电源灯；3，主板和两个硬盘之间的数据线
- 通电测试是否所有配件都正常工作。主要看主板是否通电，显卡是否通电，机箱和散热器的风扇是否转动，机箱电源等是否正常工作等~~
这一步按照视频和说明书操作基本没什么难度，我第一次装机就很顺利的一次性通电~~
系统安装
这我这安装的是win10 + ubuntu16.04双系统，在每个系统下面都配置上tensorflow-GPU版本。首先先安装一个win10的系统，这个应该就不用说了吧，算是基本操作了。然后接下来安装GPU版本的tensorflow（目前只支持python3以上版本），直接下载一个anaconda，然后按照官网操作，执行下面几行代码即可：
conda create -n tensorflow #创建虚拟环境
activate tensorflow #激活
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu #安装GPU版tf
- 1
- 2
- 3
- 4
接下来是安装GPU显卡驱动+cuda8+cudnn用以支持深度学习计算加速~~注意一定要到官网下载最新的显卡驱动安装之后在装cuda和cudnn哦。这里可以参考下面这个链接：
win10+cuda8.0+cudnn+Tensorflow（GPU）安装
接下来是安装双系统，之前我都是按照这篇文章安装双系统的，用的easyBCD做引导，很简单。但是发现我的主板使用的是UEFI引导，导致easyBCD无法使用，所以接下来就陷入了诸多坑，外加上硬盘格式是gpt，what’s the *
其实一开始还算顺利，做了个启动盘，然后直接就安装上了（注意自定义ubuntu分区的时候加上一个efi分区大概500M左右，用于存放引导，按照这种方式安装时没有问题的）。但是进到系统里面之后，显示分辨率低到爆（试了xrandr这个命令，没有用），然后没有办法安装中文输入法，怎么调都不行，然后自己就重装了，对你没听错，我重装了==但是重装的时候就有问题了，分区的时候找不到efi分区这个选项现在我都不明白为什么，但还是装成功了。
然后经过一番操作，发现分辨率太低是因为没有安装显卡的驱动导致的，所以安装了显卡就解决了，然后中文输入法也安装好了。接下来安装anaconda、tensorflow-gpu、cuda、cudnn也是一路顺利没什么问题。安心重启了系统，结果呢，尴尬的事情又发生了，系统找不到引导进入了grub命令行模式，这个还好毕竟自己之前就遇到过（间这篇文章），无非是先找到启动引导在哪个分区中，然后就可以进去了，但是坑就坑在因为自己电脑uefi+gpt的组合导致我没有办法修复引导，试了好多方法，比如什么挂在分区然后把引导移动，改变启动项顺序的，用u盘进入适用ubuntu然后修改等等等等折腾了一天，还是失败了。最后的解决方案在这里记录一下：
使用boot-repair进行自动修复。其实这种方法一开始就试了，但是软件下载失败后来就放弃了，可能多试几次就可以了==参考这篇文章：
以上，即完成了从配件选购到组装到系统安装到环境配置的整个流程，整体来讲除了被双系统折腾了一天，其他还都算十分顺利的，开心，撒花~~