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怎么跑深度学习的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Linux怎么跑深度学习的解答，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。
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。
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）。
自学linux应该学哪些内容呢？
linux很杂的，所以初期阶段你不用看学习什么内容，基础的都学就行了，这里可以看中国人写的基础书籍，上手快，外国翻译过来的反正我是看的很吃力，不太适合初级的人去看
基本知道linux之后，一些安装、权限等等操作后，就进阶，比如搭建LAMP、LNMP、DNS等等软件和服务，这些也要懂，这部分需要教程，看书超级缓慢，教程为主、练习为辅、这时候可以看国外大神写的书了，到这部分你就可以开始工作了，基本上企业也不会划分的很细，当然想走的更远，下面就是深度学习了，对了，python了解基本即可，但shell脚本一定要会，不说精通，至少要，一天2到5个shell脚本练习就够了，也不用太多精力花在这
当你学的差不多，才是决定往哪个方向了，比如云服务器、[_a***_]运维、linux安全之类的方向，但都离不开开发，所以这时候你就要精通python语言了
自动化运维应该是趋势，云服务器也是热门，一门精通，其它也要熟悉，你才能走的远
还有个很重要的，原理一定要懂，每一个服务的运行原理比会安装更重要，所以死记硬背也要背下来。网络这块不是服务器运维的强项，但基本的ip/tcp协议你需要懂，会抓包、会基本分析就可以了，往后有精力了再深度学习
到此，以上就是小编对于linux怎么跑深度学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于linux怎么跑深度学习的4点解答对大家有用。
