本篇文章给大家谈谈为什么深度学习要用linux，以及对应的知识点，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
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。
深度学习是机器学习领域中对模式（声音、图像等等）进行建模的一种方法，它也是一种基于统计的概率模型。
其中 4层Java虚拟机、JAVA应用程序对内存及CPU资源要求非常高，这就是所谓Android系统对硬件要求高的主要原因。
Linux发行版有几大系列，主要区别就是软件包管理方式不同。Debian系列，完全社区开发，使用APT管理软件。很多版本基于Debian开发，比如国内的deepin，麒麟等，安全渗透的Kalilinux。
个人感觉不会有啥本质差别。如果有差别的话，那基本上就可能是：（1） 你用的底层数学库不一样，而这些底层数学库的速度不同。比如说Atlas和MKL，一般MKL完胜。（2） 你用的编译器优化能力不同。
如何在电脑上进行深度学习
开虚拟内存跑深度学习，可以通过在自己的电脑上安装虚拟机完成。虚拟内存是计算机系统内存管理的一种技术。
传统解决方式：CPU规格很随意，核数和频率没有任何要求。GPU要求 如果你正在构建或升级你的深度学习系统，你最关心的应该也是GPU。GPU正是深度学习应用的核心要素——计算性能提升上，收获巨大。
自己的电脑可以跑深度学习，但是对电脑还是要有点要求的，毕竟跑代码，以及深度学习很费时间的。
迁移学习（TransferLearning）中的学习率 在fast.ai课程中，在解决AI问题时，非常重视利用预先训练的模型。
能进行深度学习的电脑没有网络也是可以运行的。具有深度学习功能的电脑，只要你的CPU内存够大，深度学习是可以正常运行的，但是如果你的数据量多的话，运行起来的速度是会非常慢的。
其次，Python具有强大的库和框架，这些库和框架能够大大加快开发速度。例如，NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib、Tensorflow等是Python中最常用的库和框架，涵盖了数据分析、计算机视觉、自然语言处理、深度学习等众多领域。
quadrom1000m显卡跑深度学习行吗
m1000m专业图形显卡被定位为中端系列，在规格上m1000m已经全面超过上一代的中端系列的FX1800M与FX 880M。
总结：跑深度学习还是用专业卡来跑吧，或者用GTX系列凑合一下，做一个初步的学习也是可以的。
NVIDIA Quadro 1000M显卡相当于gtx850m性能，绝地求生显卡最低为GTX 660或HD 7850。NVIDIA Quadro M1000M基于GM107架构的第一代基于Maxwell的GPU，激活了640个流处理器核心中的512个。
NVIDIA Quadro 1000M显卡属于制图的，适用于专业设计绘图不可作为游戏卡使用；这款显卡的性能相当于游戏显卡GT630，性能比较低，不可运行大型的3D游戏。
deep和麒麟系统哪个取代Windows
优点：Deepin 简单易用，桌面美观，能够很好的代替Windows系统进行工作与娱乐，深受用户好评。缺点：性能优化不足，软件难兼容，应用生态不健全等一系列问题仍旧需要不断完善。
接着说说国产操作系统，目前较为成熟的国产操作系统包括六大品牌，分别是：麒麟、统信、普华、中科红旗、中科方德、中兴新支点。这6大品牌中，目前较有竞争力的就是两家：麒麟和统信。
对国产操作系统有关注的人应该都知道，deepin系统也叫做深度操作系统，属于Linux 操作系统类别。它和UOS操作系统存在很大的区别，UOS面向的是商业，而deepin系统更多都是用户。
日常使用的话，Deepin已经初步具备了替代windows的可能，例如简单办公、在线看视频、听音乐等，完全没有问题，甚至还能玩一些简单的游戏。
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