大家好，今天小编关注到一个有意思的话题，就是关于深度学习框架linux系统的问题，于是小编就整理了4个相关介绍深度学习框架Linux系统的解答，让我们一起看看吧。
- 深度极客系统怎么样？
- 想学习深度学习开源框架，比如tensorflow、caffe，需要掌握哪些linux知识？
- 为什么有人偏好在Ubuntu下进行「深度学习」呢？
- 没有GPU的我们如何利用亚马逊GPU服务器训练深度学习？
深度极客系统怎么样？
深度极客系统是一个非常出色的学习。它提供了广泛的技术课程和实践项目，涵盖了计算机科学、人工智能、数据科学等领域。
该系统的教学内容深入浅出，结合了理论和实践，帮助学习者快速掌握知识。此外，深度极客系统还提供了丰富的学习***和交流社区，学习者可以与其他同行交流经验和解决问题。总体而言，深度极客系统是一个值得信赖和推荐的学习平台，适合那些渴望深入学习技术知识的人。
深度极客系统是一款基于Linux的操作系统，它注重于用户的个性化定制和高度可控性，同时提供了丰富的应用和工具。深度极客系统拥有独特的界面设计和优秀的性能，适合有一定Linux基础的用户使用。作为一个开源系统，深度极客系统还有着庞大的社区支持和活跃的开发者团队，用户可以在其中获取到丰富的***和支持。总体来说，深度极客系统是一款优秀的操作系统，可以满足用户个性化和高度可控性的需求。
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。
没有GPU的我们如何利用亚马逊GPU服务器训练深度学习？
- 访问 aws.amzon*** 注册一个账号（注意：需要国际***，对新用户而言，AWS赠送了一点免费额度，不过必须验证***之后才能使用免费额度）。
- 在AWS市场搜索AWS Deep Learning AMI（基于Ubuntu或Amazon自家的Amazon Linux）
- 按照提示一步步创建并[_a***_]虚拟机。
- 然后ssh连上去就可以操作了。
除了AWS官方的AMI外，还可以在社区AMI中搜索DLAMI.V1.
DLAMI是新加坡国立大学的Ritchie Ng做的AMI镜像（Ritchie Ng也是NVIDIA深度学习机构讲师），里面包含了主流的深度学习框架（PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet、Torch、CNTK、Caffe等等），开箱即用。
另外，AWS之外，主流的GPU云提供商还有：
- Google家的GCP（Google Cloud Platform，cloud.google***/gpu/）
- 微软家的Azure（N系列是GPU虚拟机，azure.microsoft***/en-us/pricing/details/virtual-machines/series/）。
国内的话，GPU云提供商有：
到此，以上就是小编对于深度学习框架linux系统的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习框架linux系统的4点解答对大家有用。
