摘要：
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于为什么linux深度学习的问题，于是小编就整理了4个相关介绍为什么linux深度学习的解答，让我们一起看看吧。linux要什么显... 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于为什么linux深度学习的问题，于是小编就整理了4个相关介绍为什么Linux深度学习的解答，让我们一起看看吧。
linux要什么显卡才能流畅？
Linux系统在运行流畅的前提下，对显卡的要求与具体使用场景相关。以下是一些常见的情况和建议：
1. 桌面环境：大多数主流显卡都能在Linux桌面环境下提供良好的性能和流畅度。例如，NVIDIA的GeForce系列和AMD的Radeon系列都是常见的选择，并且都有对应的Linux驱动程序。
2. 游戏和图形渲染：如果您想在Linux上进行高性能的游戏或图形渲染任务，建议选择性能较强的显卡。NVIDIA的GeForce GTX系列和AMD的Radeon RX系列都提供了强大的图形处理性能，并且有较好的Linux驱动支持。
3. 机器学习和深度学习：如果您在Linux上进行机器学习和深度学习任务，通常需要使用支持CUDA的NVIDIA显卡，以便充分利用GPU加速。NVIDIA的GeForce RTX系列和Tesla系列都是常见的选择。
需要注意的是，为了确保在Linux上获得最佳性能，您需要安装相应的显卡驱动程序。大多数显卡制造商都提供针对Linux的官方驱动程序，您可以从官方网站或Linux发行版的软件仓库中获取并安装。
如何深度学习Linux操作系统？有何技巧？
Linux学习要做好长期准备，不是一蹴而就的，对于小白来说，首先安装一个桌面Linux系统是个不错的选择，这里推荐Ubuntu，因为Ubuntu系统网上资料最多，遇到什么问题也相对容易解决。桌面Linux系统和普通Windows系统有很多相似的地方，对于小白来说不至于完全陌生，然后可以从熟悉Linux系统操作命令开始学习，了解Linux系统的不同，再深入的话，可以学习Linux系统的API来了解如何做开发。再向底层走的话，还可以再学习Linux系统裁剪和配置，驱动开发，uboot等。
想学习深度学习开源框架，比如tensorflow、caffe，需要掌握哪些linux知识？
如果仅仅是TensorFlow和Caffe的话，可以在Windows上开发。
TensorFlow的Windows支持挺不错的。
比如，在Windows上安装TensorFlow只需一个命令（假定你的机器配置好了显卡相关驱动、CUDA等，还有Python环境）：
pip3 install --upgrade tensorflow-gpu
简单吧？
Caffe对Windows的支持没有TensorFlow好，还属于社区支持。
具体安装可以参考Caffe官方GitHub仓库的Windows分支。有适配Visual Studio 2015, CUDA 8.0, Python 3.5/2.7的编译好的二进制文件下载。
当然，还是有些框架对Windows支持很差或者干脆没有支持。所以基于Linux开发也不错。
我建议你直接用就是了，不用先去学Linux。今时今日，像Ubuntu这样的发行版，基本上已经接近开箱即用的程度（注意，仅限于开发方面）。
英伟达禁止使用GeForce显卡做深度学习，强推贵10倍的Tesla，GeForce和Tesla的差距有那么大吗？
是时候停止跑数据灌水了。我们该停下来思考框架算法的优越性来自何处，多一些理论性科学推理，少一些直白比较跑数据，一切唯数据说话。总之一句话科研要有深远意义，要特立独行，别惯着这样的公司😁
到此，以上就是小编对于为什么linux深度学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于为什么linux深度学习的4点解答对大家有用。
