隨着要處理的任務越來越複雜，對計算能力要求越來越高，所以最近萌生了要自己配一臺深度學習主機的想法。只是苦於一直沒有錢==然後很幸運的被評上了國獎，果斷入手！！！！然後就是歷時一週的各種查資料看博客上京東看價錢的來回對比，終於從一個完全小白變身成入門級玩家。下面就詳細說一下自己的配置和裝機經歷，滿滿的血淚史啊。。。
主機配件
先來說一下關於主機配件的選擇，由於預算只有15000左右，所以呢只能配一個單顯卡的機器了，但是其他組件都可以儘可能加到頂配（內存除外，最近內存實在貴，買不起買不起）。所以最終的配置就是酷睿i7 7700k的CPU + 華碩z270p的主板 + 技嘉1080ti的顯卡 + 16G海盜船內存等。詳細配置單及配件連接入下所示：
- 主板：華碩z270p，價錢1100元
- CPU：酷睿i7 7700k，價錢2499元，一番對比之後直接入手了一個主板加CPU的促銷套裝，價錢3389，省了不少。套裝鏈接
- 內存：海盜船16G內存條，DDR4，2400，價錢1699元（最近價格變化太快，參考）。內存條鏈接
- 顯卡：技嘉1080ti顯卡，11G，價格6799元，顯卡鏈接
- 固態SSD硬盤：三星 850EVO 250G固態，價格669元，固態鏈接
- 機械硬盤：希捷 2T機械硬盤，價格405元，機械硬盤鏈接
- 電源：海盜船 TX650M金牌電源。價格749元，電源連接
- 散熱：安鈦克 銅虎C400 CPU散熱。價格129元，風扇鏈接
- 機箱：追風者 416主機箱，價格329元，機相連接
上兩張圖片
上面這些商品其實有很多都是可以用別的配件來替代的，但是大家自己攢機器的時候唯一的擔心就是買回來的配件之間互相不兼容怎麼辦，其實根據我的經驗來講，唯一要注意的就是電源注意一下額定功率即可（單顯卡基本上650就可以了），其他的基本上買頂配級產品是不會出現什麼問題的，而且推薦在一家店裏面將最主要的幾個配件一次性買齊，一方面可以諮詢店家是否相互兼容，另一方面可以討價還價啊。像我的主板+CPU+內存+顯卡+電源都是在一家店買的。
然後說一下幾個配件的替代選擇，主板和CPU我沒怎麼看就訂了這個，所以不多說，內存的話，預算多的話可以再買一個16G的內存條，擴充到32G的內存，至於型號的話沒必要換，一般都是DDR4+2400.顯卡的話其實還有蠻多選擇的，當時也是在這上邊猶豫不決，因爲同是1080ti的顯卡，下到6500，上到8888有好多個價位，什麼非公版，公版的區別；大雕小雕的區別；廠家的區別；遊戲，學習的區別。着實頭暈，先說廠家吧，話說的貴一點，然後微星和技嘉的其次，非公版的比公版好一點，大雕比小雕好一點，基本上買一個6999左右的就可以了，有的7999的是帶電源的所以貴。然後是SSD固態，有.m2接口和SATA3兩種，.m2的性能稍微好一點點，貴幾十塊錢，所以無所謂，有錢的可以考慮買個500G，但是感覺沒必要，畢竟還有一個2T硬盤掛着呢，固態就用來按個系統就行了~~散熱不用說，想要騷氣一點的可以上水冷。機箱的話，一開始我也在考慮其兼容性問題，但是買回來發現追風者的這款機箱還是很不錯的，漂亮！其他好像也沒什麼注意的了。但是這些都是針對預算在15000到20000的單顯卡說的，如果預算高或者別的什麼不一定有參考價值。
這部分可以參考下面幾篇文章來結合做決定。
http://blog.csdn.net/macwinwin/article/details/54631153
主機組裝
配件都到了，接下來就是趕緊裝起來啊，我天地一次自己組裝電腦還是有點小激動呢。下面給出兩個自己參考的裝機視頻：
之所以選擇上面這兩個，是因爲其基本上跟我主機的配件是相同的，所以可以用來參考~~裝的順序基本上就是下面幾步，請看視頻結合理解：
- 把CPU裝到主板上，很簡單的一步
- 裝內存條，也很簡單
- 如果固態是.m2接口的，最好現在裝上，不然待會可能會被擋住。如果是SATA3就等最後再裝
- 裝CPU的散熱風扇，把風扇的線接到cpu_fans跳線接口
- 將主板放入機箱，上好螺絲
- 接顯卡
- 接電源
- 裝硬盤（2T機械+256G SSD）
- 佈線，主要包括1，機箱上的跳線接到主板上；2，電源線接到主板、顯卡、機械硬盤、固態硬盤、機箱電源燈；3，主板和兩個硬盤之間的數據線
- 通電測試是否所有配件都正常工作。主要看主板是否通電，顯卡是否通電，機箱和散熱器的風扇是否轉動，機箱電源等是否正常工作等~~
這一步按照視頻和說明書操作基本沒什麼難度，我第一次裝機就很順利的一次性通電~~
系統安裝
這我這安裝的是win10 + ubuntu16.04雙系統，在每個系統下面都配置上tensorflow-GPU版本。首先先安裝一個win10的系統，這個應該就不用說了吧，算是基本操作了。然後接下來安裝GPU版本的tensorflow（目前只支持python3以上版本），直接下載一個anaconda，然後按照官網操作，執行下面幾行代碼即可：
conda create -n tensorflow #創建虛擬環境
activate tensorflow #激活
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu #安裝GPU版tf
接下來是安裝GPU顯卡驅動+cuda8+cudnn用以支持深度學習計算加速~~注意一定要到官網下載最新的顯卡驅動安裝之後在裝cuda和cudnn哦。這裏可以參考下面這個鏈接：
win10+cuda8.0+cudnn+Tensorflow（GPU）安裝
接下來是安裝雙系統，之前我都是按照這篇文章安裝雙系統的，用的easyBCD做引導，很簡單。但是發現我的主板使用的是UEFI引導，導致easyBCD無法使用，所以接下來就陷入了諸多坑，外加上硬盤格式是gpt，what’s the *
其實一開始還算順利，做了個啓動盤，然後直接就安裝上了（注意自定義ubuntu分區的時候加上一個efi分區大概500M左右，用於存放引導，按照這種方式安裝時沒有問題的）。但是進到系統裏面之後，顯示分辨率低到爆（試了xrandr這個命令，沒有用），然後沒有辦法安裝中文輸入法，怎麼調都不行，然後自己就重裝了，對你沒聽錯，我重裝了==但是重裝的時候就有問題了，分區的時候找不到efi分區這個選項現在我都不明白爲什麼，但還是裝成功了。
然後經過一番操作，發現分辨率太低是因爲沒有安裝顯卡的驅動導致的，所以安裝了顯卡就解決了，然後中文輸入法也安裝好了。接下來安裝anaconda、tensorflow-gpu、cuda、cudnn也是一路順利沒什麼問題。安心重啓了系統，結果呢，尷尬的事情又發生了，系統找不到引導進入了grub命令行模式，這個還好畢竟自己之前就遇到過（間這篇文章），無非是先找到啓動引導在哪個分區中，然後就可以進去了，但是坑就坑在因爲自己電腦uefi+gpt的組合導致我沒有辦法修復引導，試了好多方法，比如什麼掛在分區然後把引導移動，改變啓動項順序的，用u盤進入適用ubuntu然後修改等等等等折騰了一天，還是失敗了。最後的解決方案在這裏記錄一下：
使用boot-repair進行自動修復。其實這種方法一開始就試了，但是軟件下載失敗後來就放棄了，可能多試幾次就可以了==參考這篇文章：
以上，即完成了從配件選購到組裝到系統安裝到環境配置的整個流程，整體來講除了被雙系統折騰了一天，其他還都算十分順利的，開心，撒花~~