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ubuntu16.04 + caffe + SSD 硬件配置

时间:2017-12-30 00:58:52      阅读:676      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:资料   最好   我的电脑   准备   复杂   caffe   object   class   rap   

搞了几个月,终于把SSD试通了,不是科班出身的就是弯路多啊。几个月才跑通了caffe + ssd,痛苦至极,好在柳暗花明。好了,废话不多说,入正题。

SSD作为object detection的论文,还算是比较新的,而且看起来效果不错,所以还是不少人去实验的,尤其是中国的同学们,我特意在外网搜索了一下,还真不多人,反而中国的博客用的人还更多。

在度娘里搜索caffe + ssd,确实不少资料的,但大家都知道,天下文章一大抄,更何况在大天朝下面,所以成功的并不多,还有一个问题是,大家run的安装命令都差不多,可就是问题多多,为什么呢?我个人觉得那些楼主都没有关注硬件。硬件!硬件!硬件!重要的东西说三遍。 要知道在计算机世界里面,环境是多么重要的因素啊,环境不一样,调试的痛苦那是一把一把的泪啊!

好了,这里,我先交代我的安装软硬件。

做Computer Vision的同学都知道,硬件是多么的重要,所以,搞人工智能,不单要烧脑,还要烧钱哪!兄弟们,有没有同感?有?还不快点赞技术分享图片

所以,要做CV的话,最好的配置当然是i7 八核(cpu) + 16/32G(memory) + 256/512 SSD(hard disk) + GTX1080+(graphic), 懂硬件的伙伴们上JD查查要多少money, 10k+,虽然很多人的工资都比这个多,一部分伙伴们还是学生就心痛了,我呢,虽然工作多年了,不过还是要养家糊口的,这点钱也很痛啊,所以,我也是舍不得啊。

一个月前,我按照网上的guide把ssd跑起来(没成功),我的电脑是以下配置(2015年买的,当时我还觉得配的高端机呢,其实现在想一下,对于搞AI来说,简直弱爆了),

cpu: i5 4590 (第一次买1000多的cpu,都是被LP要求要买好点的,不然我都准备上AMD的,凭我N年的装机经验,性价比才是我追求的嘛!)

memory: 8G(当时觉得很爽了,从没用过这么快的机子,公司的虽然说是8G,但内置了一大堆东西,16G都不觉得快,现在内存这么贵了,真后悔当时没买16G的)

Graphic: GTX650 256MB(我记得当时是600块左右,也是第一次买这么贵的显卡,还买的是黑卡呢)

mainboard: ASUS B85M-F(我记得当时好像是800块左右,阿苏斯的东西就是贵啊,老婆一定要买好的,就买了这块)

安装caffe成功后,就开始train了,后来一直卡在这里没动静,

blocking_queue.cpp:50] Data layer prefetch queue empty

在网上找了很多资料后都无果,于是怀疑是硬件问题,因为听说gpu模式安装比较复杂,就一直按照cpu-only的模式来安装,那看来可能是我的cpu不过好了,或者要gpu来跑了,一看,我的显卡才是256MB,想想别人家都是拿1080来跑,我这256还MB的就算了把,于是就决定升级显卡来看看。

先是分析了一下我的主板,ASUS B85, 瞄似最高可以上GTX1070,看来当时买的主板还是花的这个钱很值,在网上开始寻找显卡了,1050都是1k起步价,1060是2k+,1070是3k+,1080是4k+,Titan更是 8k+,小舅子玩游戏,他买的是1080,看来他还蛮土豪的嘛,他现在还是单身,就原谅了他,我不一样,还要养家糊口的,于是为了保险起见,不要买太高的(也太贵了), 于是就选定显存为6G的1060了,再到太平洋论坛上看看显卡的评价,本来想买中等的牌子的,后来想想,我的主板都是ASUS了,都花了2k+了,就不在乎那么几百了,要是升级失败的话,要重新买一台新机,那就是10k+的价钱了, 于是半天之内就选定了这个

技术分享图片

JD的物流还是没得说,上午11点前买,下午5点就送到了,于是立马把显卡装上去,还好我装机还是老司机,很顺利。

所以我的硬件配置就是这样的:

cpu: i5 4590

memory: 8G

Graphic: ASUS GTX1060 6GB

mainboard: ASUS B85M-F


好了,明天继续安装caffe.

ubuntu16.04 + caffe + SSD 硬件配置

标签:资料   最好   我的电脑   准备   复杂   caffe   object   class   rap   

原文地址:https://www.cnblogs.com/even-ctit/p/8146734.html

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