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。
- 如何用Python一门语言通吃高性能并发，GPU计算和深度学习？
- 如何学好物联网的知识？
- 为什么绝大多数深度学习包都基于linux？
- 想学习深度学习开源框架，比如tensorflow、caffe，需要掌握哪些linux知识？
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']
如何学好物联网的知识？
我准备了一趟树莓派之旅，使用jupyter-notebook进行边学边练（受李沐老师《动手学深度学习》课程启发），杜绝树莓派吃灰。
当前使用树莓派3B+配合树莓配瑞士军刀扩展板卡进行树莓派由外而内的学习（即将升级为树莓派4B板卡，后续课程会兼容树莓派3B+和4B），欢迎来围观点赞。
本课程解决树莓派使用2大难题：
（1）树莓派系统软件安装的复杂性（Linux字符界面需要一段时间适应）。
你不用安装其他软件，使用我提供的系统镜像即可开始学习，镜像中同时包含教程和源码。
我会带领各位朋友，由外而因的探索树莓派，从PYHON篇开始、历经C语言篇、Linux内核驱动篇、Linux内核核心篇继续树莓派的“动手学”系列课程。同时，会在树莓派上运行深度学习目标检测中的yolo模型，试验树莓派运行和movidius2加速棒的差异，做一个有工程意义的项目。
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[_a***_] 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）。
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。
