篇分析等了蠻久的，主要也是想Intel的12代比較穩定以后才好給大家推薦。因為涉及到的改動比較大，需要一定的市場檢驗。限于篇幅問題，所以這次可能會分好幾篇寫，避免太長太難看進去[呲牙]
之前之所以等，其實最主要就是等12代的CPU上市穩定，這樣的話介紹起來不會有那種好像介紹完了信息馬上就會過時的問題。首先再復習一下Intel這邊12代的一些總體信息：
因為新舊插槽不兼容，以及新系列換了大小核設計，所以12代的硬件對于老的系統的支持就更差了。一是Win7對其的兼容性別太有指望。二是黑蘋果也要慎選。老系統支持起來比較困難的是芯片組，未來大概率都可以有一些魔改的驅動可以解決，但還是建議能上win11就直接上win11。有一說一，如今除了極其特殊苛刻的條件以外，需要win7才能實現的功能，win10/win11并不是無法實現，實在不行還可以虛擬機上裝win7來解決（門檻也沒大家想象的那么高）。如果實在是要用，而且虛擬機不行，那還是建議選擇老一點的平臺更穩，盡量不要選擇Intel的12代或者AMD之后發布的新一代。
加上現在有10代、11代、12代三代同堂，價格一級咬一級，堪稱是最近幾代里布的最密集的產品線了……咱們暫時以i5為例來做個價格對比吧。因為i5是綜合來說受眾面最廣的，無論是玩游戲，還是做一些剪輯、數據計算，在非苛刻的專業級的計算中它都能夠基本勝任。
先來對比一下板U的綜合成本：（以下皆為淘寶散片價格）
i5 10400 ≈ ￥1000 | i5 10400F ≈￥800
i5 12400 ≈ ￥1250 ~ ￥1300 | i5 12400F ≈￥1200
CPU上差距大約￥300~400，B560和B660在主板上大約是差距￥100~300，在這個級別上，散熱和供電都不需要額外的區別對待，所以加在一起就是約￥500的差距，值不值得就要看需求和總預算了，畢竟￥500對于三四千的總預算來說是12%~16%，但是對于七八千的電腦就是6%~7%了。因為沒有更多的效能核心，所以普通版本的12代CPU的提升主要在核心架構，也就是單核性能上，算不上翻天覆地，但也不能說擠牙膏，所以用不用最新的，完全看預算即可。至少對于大部分應用場景來說，必要性不是很大。
至于11代，因為價格和12代拉不開差距，建議要么向下選擇10代，省點錢，要么直接12代跟上“買新不買舊”的準則，因為差價會縮小到￥300左右。其余諸如10500、12500乃至其他小版本區別的CPU，除非是價差幾十塊，否則沒有選擇的必要，性能差異不大。總結就是10代性價比更高，12代性能更好更新，中間的略有點雞肋。
這代帶K的i5比較聰明的卡住了一個中間價位，無論是i5 12600KF還是12600K價格都落在了￥1900+的位置，和下一個階段的i7 12700剛好差了近￥400。按理說是應該看預算吃飯的，但是我還是想說：
如果你玩游戲，還是盡量把錢省下來留給顯卡，如果預算特別多，也可以直接考慮i7。但是如果選擇不帶K的i5+B660主板，比起帶K+Z690主板能省下千八百的預算。
而如果對CPU性能有很大依賴，直接上i7是一個更好的選擇，不帶K的i7也同樣是8大核+4小核的結構，比帶K的i5的6大+4小要多兩個大核，這兩個核心帶來的多核性能增強可是實打實的，所以￥400花著也不冤。i9 12900/12900F這些不帶K的i9暫時還買不到，但是預估價格怎么也得個￥3200+，到時候面臨的依然是多幾百多4個E核（小核），根據需要選吧。
12900K或者12900KF暫時是一個“消費級天花板”，所以選它完全是預算夠無腦買便好，不要講性價比，講性價比就不能選。所以總的來說，帶K的i5是一個推薦度比較低的選擇，但不是不能買，帶K的i7則要好一點，i9屬于土豪隨意。
如果不是要一定壓預算的話，i3的推薦優先級比i5低，10代i3，特別是不帶核顯的10100F/10105F，￥480~￥490的價格，如果你準備入一個二手顯卡或者搶一個入門顯卡，以可控的成本組一個可以玩主流游戲的主機，那么十代的不帶核顯的i3依然很值得入，因為它門檻足夠低。一個i3加上1060 5G或者6500XT之類的卡，玩吃雞什么的主流游戲是不成問題的。但如何你考慮的是買i3+一個幾百塊的半吊子顯卡（諸如GT730、1030、RX550等等），那反而不如加錢買R5 5600G的套裝算了。
而12代i3 - 價格還沒下來，價格趕上11代i5了，總的來說買它不如買老一代的i5。11代的i3則幾乎買不到，就不討論了。
再來說說AMD這邊，AMD這邊暫時有一點被Intel重新趕超了小半個身位的意思，因為7000系列的Zen4要今年年中發布，而目前Intel的12代整體還是性價比要高于銳龍5000系列的，所以再接下來的一個季度里，如果價格不大降，或者不靠類似5600G這種“自帶更強核顯”的獨一份打法，是很難有優勢的。
如果你比較在意顯卡，覺得核顯不能完全滿足需求，但又實際上并不需要好，舉個例子，類似守望先鋒、Dota2、魔獸世界懷舊、老的優化比較好的3A游戲比如GTA5等等，5600G也依然是一個好選擇。5600G本身也是一個相對比較合適的“過渡”，即你不需要另買顯卡，核顯又至少能玩一些入門游戲，以后顯卡價格合適再入一個獨顯又可以變身成一個不錯的游戲主機。
另外，鑒于到下一代發布還有這么長的“真空期”，按照以往AMD的策略，很有可能會持續降價下去以價格爭取回用戶，所以如果準備年中的618之類的時間裝機的話，可以等一等看價格變化。
首先要保證你的GPU對CUDA的兼容性是大于等于3.0的，參考這里：
我的聯想K4450筆記本配置：Win 7企業版，8G內存，64位操作系統，Intel i7-4510U處理器
自帶獨立顯卡 NVIDIA GeForce GT 730M
一、安裝CUDA? Toolkit 8.0
目前版本的tensorflow只支持8.0版本的CUDA，CUDA官網的最新版是9.0
從這里下載歷史版本：
我下載的是 (Feb 2017)
原作者："因為顯卡的驅動和CUDA必須要配套的，安裝CUDA前需要先卸載以前安裝的顯卡驅動。安裝CUDA8.0后，可以發現它自帶的顯卡驅動版本是376.51版本。" 原作者沒有第四步。
我是先卸載以前安裝的顯卡驅動，然后安裝"Base Installer"和"Patch2"，雖然安裝過程中提示找不到兼容硬件，不管它，繼續安裝完畢。
二、安裝cuDNN v6.0
需要注冊一個賬號，CUDA8.0對應的版本是cuDNN v6.0
下載后解壓，把 bin，include 和 lib 三個文件夾復制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 目錄下，和原先的目錄直接合并就可以了。
三、到NVIDIA官方網站找到GeForce GT 730M筆記本顯卡
我下載了最新版驅動程序版本：390.77，并安裝
四、安裝Anaconda
我下載的版本是 Anaconda3-5.0.1-Windows-x86_64 python3.6的版本：
安裝后打開Anaconda Navigator，在Environment中新建一個環境
安裝tensorflow-gpu
五、顯卡選擇
由于聯想K4450是雙顯卡（Intel HD集成顯卡和NVIDIA GeForce GT 730M獨立先看），需要設置全局使用獨立顯卡
在桌面空白處點擊鼠標右鍵，彈出下圖菜單
點擊"NVIDIA控制面板"，按照圖中紅色方框操作，最后點擊應用
注意：雙顯卡筆記本電腦若不進行上述設置，則運行 tf.Session() 時會出現 "設備是不可移動的,無法彈出或拔出" 的錯誤。
計算機生成了可選文字:彈出NVIDIAGeForceGT730M時出問題雙NVIDIAGeForceGT730M設備是不可移動的．無法禪出或拔出。
六、CUDA環境變量
確保C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\libnvvp;C:\Program Files (x86)\NVIDIA Corporation\PhysX\Common;在系統環境變量中
七、測試TensorFlow
定位到安裝TensorFlow的虛擬環境目錄下地址欄中，輸入"python"并回車：
導入tensorflow測試：輸入import tensorflow as tf 并回車
進一步輸入測試代碼：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
在輸入sess=tf.Session()代碼回車后，報如下錯誤（沒有卸載顯卡老驅動程序，直接安裝CudaTookit，也沒有安裝"Patch2"）：
在輸入sess=tf.Session()代碼回車后，報如下錯誤（先卸載顯卡老驅動程序，直接安裝CudaTookit，并安裝"Patch2"，安裝cuDNN，安裝顯卡新驅動程序），運行成功，如下：