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下的深度学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Linux下的深度学习的解答，让我们一起看看吧。
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。
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。
https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows
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）。
哪里可以找到完整的深度学习代码？
学习深度学习，这里我扩展到整个机器学习领域，我这里给大家推荐两本书，一个学习框架，一套实践课程！
深度学习的圣经
相信关注深度学习的都知道，深度学习有一本圣经，那就是《Deep Learning》，目前这本书除了英文原版，中文版也已经翻译出版了，在各大电商平台都能够买得到，我建议去Amazon购买，中文版大约120人民币，英文原版书籍大约450人民币。如果你觉得不想花这笔钱，直接去deep learning官网以及github上查看，并且也有中文版，我也有PDF版本，大家可以私信我发给大家，当然我建议还是直接买书有感觉一些。
这本书的三位作者Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville是深度学习领域的顶级学者，中间这位相信不用介绍了吧，学习人工智能的如果不知道这位大大的，你就不配学习人工智能！Geoffrey Hinton、Yann LeCun、Yoshua Bengio三人齐名，是人工智能领域的三驾马车，而且三人分别是Google、Microsoft、Facebook三家企业的人工智能实验室主管，江湖地位可见一斑。而这本书的作者就是三巨头其中之一，这么说，不要怀疑这本书的价值和地位，如果你要学习深度学习、学习人工智能，这本书必看！
中文书籍的经典
南京大学教授，南京大学计算机系副主任，南京大学人工智能学院院长周志华教授的《机器学习》，是一本非常好的机器学习入门书籍，非常经典。这么多年，我国计算机教育界出了很多成功的书籍，比如严蔚敏教授的《数据结构》、谭浩强教授的《C程序设计》，可以说都是非常成功的书籍，但是我觉得真正能成为优秀的书籍的，就是周志华教授的这本《机器学习》了。
这本书的优点有，公式推导非常详细，参考文献也十分详尽，基本上本科生的数学基础是完全没有问题的，比深度学习这本书难度要低一些，这本书也是必看的。
恩达博士的课程
吴恩达博士不用多说了吧，原谷歌、百度的首席科学家，人工智能实验室主管，Google Brian和百度大脑的设计师，恩达博士从创立Coursera这一Mooc网站开始，就致力于推广人工智能，降低人工智能的学习门槛。
而恩达博士也推出了一门非常棒的实践课程，叫做《Machine Learning Yearing》，这门课程我也有电子书，感兴趣的同学也可以私信我。
谷歌的学习框架
目前行业最好的深度学习框架是什么？毫无疑问是TensorFlow，TensorFlow是通过数据流图的形式来实现，拥有完备的Tutorial，官方的支持document非常完善，就好像学习Arch Linux一样，你就知道开源软件的官方文档是多么的重要。
TensorFlow出现了以后，渐渐地有很多高级的第三方包例如keras，你也可以跟着GitHub上那些排名考前的demo写自己的model，你绝对值得拥有，感谢Google为大家又提供了一款这么好的开源软件，人工智能学习的最好帮手。
好了，文章篇幅有限，文章中提到的电子书籍，需要的可以私信我，但是平时比较忙，有时候没来得及第一时间回复还请原谅，也欢迎大家关注我的账号。
如何用Python一门语言通吃高性能并发，GPU计算和深度学习？
Python os模块包含普遍的操作系统功能。如果你希望你的程序能够与平台无关的话，这个模块是尤为重要的。(一语中的)二、常用方法1、os.name输出字符串指示正在使用的平台。如果是window 则用'nt'表示，对于Linux/Unix用户，它是'posix'。2、os.getcwd()函数得到当前工作目录，即当前Python脚本工作的目录路径。3、os.listdir()返回指定目录下的所有文件和目录名。>>> os.listdir(os.getcwd())['Django', 'DLLs', 'Doc', 'include', 'Lib', 'libs', 'LICENSE.txt', 'MySQL-python-wininst.log', 'NEWS.txt', 'PIL-wininst.log', 'python.exe', 'pythonw.exe', 'README.txt', 'RemoveMySQL-python.exe', 'RemovePIL.exe', 'Removesetuptools.exe', 'Scripts', 'setuptools-wininst.log', 'tcl', 'Tools', 'w9xpopen.exe']
到此，以上就是小编对于linux下的深度学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于linux下的深度学习的3点解答对大家有用。
