最近要搬實驗室的磚，部落格不怎麼更新，可能到11月繼續開始跟新，這次就說說最近的一些小問題

• python版本的事情

  其實這也沒啥大事，因為之前一直用anaconda所以沒啥坑，最近裝xgboost的時候就遇到了。

  總結一下：pip安裝好像安裝到python2那裡去了，要在python3.5安裝庫啥的，用pip3；安裝xgboost，執行setup.py的時候，如果要安裝到python3.5，我記得用的是sudo python3 setup.py install；總之安裝注意Python的版本。
  附上一個步驟連結助你安裝：
  http://blog.csdn.net/tobeyourlover/article/details/53244421

  
  注意裡面的pip/pip3，python/python3。

  >>> a=[1,2,3]
  >>> b=a
  >>> b
  [1, 2, 3]
  >>> b[1]=3
  >>> b
  [1, 3, 3]
  >>> a
  [1, 3, 3]

  在把a這個list類（node類啥的同理）賦給b的時候，傳遞的是引用，記憶體中儲存的還是隻有一個list，這個細節在較大程式裡可能會不小心，再次給自己做個記號。

• tensorflow和GPU相關的
  特麼又是你的問題！
  你大爺的！

  tensorflow是一個比較素質低的玩家，注意指定使用gpu的編號，不然單機容易bug，伺服器也應該有人會舉報你，因為這個玩家預設呼叫所用的gpu資源，申請不到就報錯。

  所以，設定可見的GPU和使用的視訊記憶體資源；

  （1）功勞不是我的，老老實實貼連結
  http://blog.csdn.net/wangkun1340378/article/details/72782593
  ps：當然也可以在執行的時候用CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 xx.py
  話說，這裡又注意是python3，版本大家就不能只有一種麼….
  （2）單機下看自己的GPU編號命令：nvidia-smi
  （3）安裝tensorflow的時候，import可能出現有時候找不到對應版本的libcudnn啥的檔案，那就去nvidia官網上找對應版本的cudnn，把一些檔案拷貝到/usr/local/cuda-8.0/lib64裡面去吧（有時候還要拷貝include資料夾的東西），具體細節應該在第二篇文字分類文章裡有連結，關於cuda和cudnn的安裝

沒啦，沒啥要說的了，oh還有就是感覺xgboost這種，特麼要做的就是調參調參。。。

還有，聽說u8出了7700k會降價？
哎，一不小心先買了微星z270 gaming pro的主機板，聽說也會降；
1100買了英睿達白馬甲8g*2，一看別人買的，都是幾百塊錢的時候買的；
我好傻，買1060的時候也是貴的時候，但是有時候是真著急，剛需！
所以求牙膏廠給條活路，讓我買到降價的7700k吧，我等你兩週好不好，
很急很關鍵！