硬體
先從硬體自已配機器開始：
目前對於個人來說，價效比比較高的深度學習顯示卡是那個11g視訊記憶體的gtx 1080ti.這裡顯示卡定了，接下來就是主機板記憶體硬碟，顯示器。先報一下我配的機器配置：
cpu
英特爾（intel） i5 7500 酷睿四核 盒裝cpu處理器 1379元
主機板微星（msi）z270 krait gaming主機板（intel z270/lga 1151）1069元
顯示卡七彩虹igame gtx1080ti 尼普頓 neptune w 水冷顯示卡11g 6389元
記憶體adata威剛 xpg 遊戲紅色威龍ddr4 2400 8gb台式電腦記憶體 2條共16g 1170元
固態硬碟三星cm871a m.2 2280 sata筆記本台式電腦ssd固態硬碟128g 379元
機械硬碟wd/威騰電子 wd10ezex 1t台式電腦硬碟 西數1tb 單碟藍盤64m 300元
電源海盜船rm1000x 全模組電源額定1000w金牌認證1278元
cpu風扇（pccooler）東海x6 cpu散熱器129元
顯示器dell/戴爾u2417h 23.8英吋ips微邊框公升降旋轉顯示器1478元
機箱愛國者（aigo）炫影 黑色 分體式水冷機箱219元
鼠鍵套裝雷柏8200p 無線滑鼠鍵盤套裝 藍色125元
合計:13915元
win10下魯大師跑分：441458
自已有一台mac book pro，還有乙個4t的行動硬碟。這台機器只打算用來玩機器學習。所以硬碟只選了1t的機械盤和128g的固態硬碟，顯示器也沒有買27寸或者更大的。dell的這個顯示器可以很方便的轉成豎著，方便程式執行起來了看log和瀏覽**。
如果是遊戲發燒友，這個配置玩吃雞也是很可以了。總的來說，比網上的動不動就好幾萬的機器可能差點。但基本上用來學習是夠用了。
軟體
第乙個:
ubuntu 16.04 & gtx 1050的深度學習開發環境搭建
第二個:
深度學習伺服器環境配置: ubuntu17.04+nvidia gtx 1080+cuda 9.0+cudnn 7.0+tensorflow 1.3
這裡先把這些東西在我的部落格裡收藏一下。新電腦系統還沒有裝，等新買的桌子到了再開始安裝ubuntu和整個tensorflow開發環境，環境正式搭建好了，用起來了再好好整理一下安裝和使用細節，詳細的寫給大家 。
ubuntu顯示卡驅動安裝方法
2.接下來，為nvidia**.run驅動程式新增可執行許可權：sudo chmod +x nvidia**.run
3.關閉x-window，很簡單：sudo service lightdm stop，然後切換到tty1：ctrl+alt+f1即可
在純字元介面下，登陸使用者；
4.接下來就是最關鍵的一步了：sudo ./nvidia.run開始安裝，安裝過程比較快，根據提示選擇即可
5.最後安裝完畢後，重新啟動x-window：sudo service lightdm start，然後ctrl+alt+f7進入圖形介面；
如果顯示卡安裝後，重啟電腦黑屏怎麼辦？
不要著急，簡單任務，呵呵。
先按ctrl+alt+f1切換到終端下，讓我們先查詢出問題所在，登入終端，輸入命令：
more /var/log/xorg.0.log |grep "(ee)" 和 more /var/log/xorg.0.log |grep "(ww)"
這兩句命令的意思是，檢視圖形介面啟動時的錯誤（或警告）資訊.
ubuntu安裝中文輸入法
如果在安裝的中文包後出現進入不了系統桌面，這時按"ctrl + alt + f1"進入命令列系統模式，先解除安裝ubuntu桌面再重新安裝一次顯示卡驅動，然後再安裝ubuntu桌面。安裝顯示卡驅動參考上邊的文章
ubuntu 桌面解除安裝：sudo apt-get remove ubuntu-desktop
ubuntu桌面安裝：sudo apt-get install ubuntu-desktop
nvidia官方工具
gtx 1080ti 64位linux驅動
cuda官方安裝說明
cuda官方原始碼
cudnn官方安裝說明
tensorflow官方說明
tensorflow官方linux平台安裝說明
tensorflow官方原始碼
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