本篇文章给大家谈谈深度学习的linux，以及深度Linux优缺点对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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为什么绝大多数深度学习包都基于linux
1、因为要学习的话就要学的深入。而深入就要了解系统的内核！像微软和苹果的系统都是不公布内核代码的，所以没法深入学习。
2、码农喜欢用linux环境。个人觉着还是工作效率的问题，使用linux基本就不需要鼠标了，在键盘上可以解决很多问题。
3、深度学习是机器学习领域中对模式（声音、图像等等）进行建模的一种，它也是一种基于统计的概率模型。
如何在linux系统下安装深度学习的caffe框架
1、准备工作首先，你需要一个深度学习框架。常见的深度学习框架有TensorFlow、PyTorch、Caffe等等。在本文中，我们将以TensorFlow为例。其次，你需要一个Python编程环境。深度学习框架通常使用Python作为编程语言。
2、执行“make”命令进行软件编译；5）执行“makeinstall”完成安装；6）执行“makeclean”删除安装时产生的临时文件。
3、打开深度Linux软件中心，可以看到软件左侧对软件类型进行了详细的分类，根据需求找到要安装的软件。也可以在搜索栏里，按软件名或软件描述进行快速搜索。找到所需软件，直接点击安装，等待进度条完成后，软件安装完毕。
如何配置一台适用于深度学习的工作站?
操作系统：ubuntu 104这对大多数人来说都不难，简单的升级一下自己手上的电脑即可：一般就三步：加显卡： 1060 6G省钱，入门，1080ti性价比最高。勿买3G显存版本，好多CNN的sample 都跑不起来。
NVLink 技术可应用在 A800 中：SXM GPU 通过 HGX A100 服务器主板连接，PCIe GPU 通过 NVLink 桥接器可桥接多达 2 个 GPU。
建议买x9x299，c422等主板，PCIE通道40多个，4通道内存，扩展性良好，性能不够直接加显卡就行。
看用于哪个领域的工作站。比如，高性能运算，图形设计，影视动画，便携录播等。根据个人所要发展的方向，WIWISETEAM工作站可提供完美的解决方案。
那么如何在电脑上进行深度学习呢？第一步是选择合适的计算机配置。通常需要一台具有良好图形处理器（GPU）和大容量内存的计算机，比如8GB或以上的内存和NVIDIAGeForce或AMDRadeon系列的GPU。
以下是对您提供的笔记本工作站配置的详细解戴尔 7560：这是笔记本电脑的型号或型号系列。I7-11850： 这是笔记本电脑的CPU或中央处理器型号。 I7表示英特尔第七代酷睿系列， 11850表示该CPU型号的具体型号编号。
关于深度学习的linux和深度linux优缺点的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
