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linux深度学习框架交流的问题，于是小编就整理了3个相关介绍linux深度学习框架交流的解答，让我们一起看看吧。最近想学习嵌入... 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于linux深度学习框架交流的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Linux深度学习框架交流的解答，让我们一起看看吧。
最近想学习嵌入式linux编程，能帮我推荐几本经典书籍吗？
分享一下我学习Linux的过程。
我学习Linux从接触到现在也算是有三年多了，到最近这两年才频繁接触，到现在我都没买过一本书。我学习的方法跟别人可能不一样。
接触linux 系统是从我得到了“虚拟机”这个强大的软件开始的，我在这个软件中安装过很多版本的Linux系统，比如说有Ubuntu，Linux，深度系统，还有国产的中标麒麟系统，前面的那些都是Linux系统只是名字不一样，而现在保留下来的Linux系统是Ubuntu系统，因为这个系统看起来比较简单一点，所以学起来也方便些。
其实学习这些操作系统也不能，说的简单一点就是多操作一下就会了，就像学习win系统一样，真正的计算机等级考试，不也只是教你简单的操作文档编写软件，我觉得我之前的计算机等级考试的内容现在都过时了。
我在去年买了个树莓派，这个也是Linux系统的，从这开始我就开始在Linux系统里面折腾了，很多命令都是不知道输了多少遍才不会忘记。
今年初公司需求需要在Linux里面开发软件，从而涉及到了Linux系统的内核编译 ，底层驱动编写，Linux系统的网络设置，上层软件对底层驱动接口的调用，qt源码编译，QT 软件开发，arm交叉编译环境的部署，shell脚本编程，sqlite数据库的使用，TCP编程，等等。
总而然之，想要学好Linux系统的前提就是你要有一个Linux系统去不断的操作。分享好方法，在学习的同时记得要记录你所操作过的命令，一开始我没记，到后面就忘了，想用时又要从新找。至于教程，网上有很系统的教程，感觉跟书上差不多，遇到不会的多baidu一下，都用前辈们的解决方法，遇到的问题也要把它记下来。
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（***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。
具体安装方法可以参考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）。
为什么有人偏好在Ubuntu下进行「深度学习」呢？
深度学习主要依靠显卡的计算能力。在windows下你用的显卡可能几千块钱。做一个简单的手写体识别，可能花几个小时就搞定了。但是你要做一些复杂的功能大图像的识别处理。需要的算力非常大。这时候就要用到高性能的显卡，和显卡集群。这些高端的显卡从几万到几百万之间。但是这些显卡并不支持windows系统。你在集群上需要一个小时跑完的东西在windows上可能需要几百年。所以你不用纠结，没有一个深度学习从业者会在windows下做研究。在linux下做深度学习，不是偏好而是必须，在win下做研究，连入门都入不了，仅限于了解知道这个东西。
所以当你提出来这个问题的时候，说明你并不适合做这个行业。
到此，以上就是小编对于linux深度学习框架交流的问题就介绍到这了，希望介绍关于linux深度学习框架交流的3点解答对大家有用。
