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的深度学习的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Linux的深度学习的解答，让我们一起看看吧。
如何学好物联网的知识？
我准备了一趟树莓派之旅，使用jupyter-notebook进行边学边练（受李沐老师《动手学深度学习》课程启发），杜绝树莓派吃灰。
当前使用树莓派3B+配合树莓配瑞士军刀扩展板卡进行树莓派由外而内的学习（即将升级为树莓派4B板卡，后续课程会兼容树莓派3B+和4B），欢迎来围观点赞。
本课程解决树莓派使用2大难题：
（1）树莓派系统软件安装的复杂性（Linux字符界面需要一段时间适应）。
你不用安装其他软件，使用我提供的系统镜像即可开始学习，镜像中同时包含教程和源码。
我会带领各位朋友，由外而因的探索树莓派，从PYHON篇开始、历经C语言篇、Linux内核驱动篇、Linux内核核心篇继续树莓派的“动手学”系列课程。同时，会在树莓派上运行深度学习目标检测中的yolo模型，试验树莓派运行和movidius2加速棒的差异，做一个有工程意义的项目。
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（***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）。
为什么绝大多数深度学习包都基于linux？
因为linux有很多开源版本，而绝大多数深度学习包都是开源项目，本着分享至上的开源精神，选取linux作为操作系统更为合适，影响力传播力都会更强；而对使用程序员来说，在哪个操作系统环境下开发程序差别并不大，且开源系统免去很多侵权的风险。
到此，以上就是小编对于linux的深度学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于linux的深度学习的4点解答对大家有用。
