今天给各位分享linux与深度学习交流的知识，其中也会对深度探索Linux操作系统进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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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。
4、首先，安装程序会一个启动画面。如果使用的是不同的安装盘，也许Readme文件的格式可能有所不同，但是不影响应用程序的安装。在上面的对话框中可以直接单击对话框上的【下一步】按钮，进入下面的操作。
5、附注：测试模型图像模型：语言模型：云轩Cloudhin专注Deep learning和高性能计算服务器定制，针对主要深度学习框架（如TensorFlow、Caffe Theano或Torch）进行了优化和设置，在桌面上即可提供强大的深度学习功能。
为什么绝大多数深度学习包都基于linux
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。
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。
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。
CNTK是一个微软开发的深度学习软件包，以速度快著称，有其独有的神经网络配置语言BrainScript，大大降低了学习门槛。有微软作为后盾，CNTK成为了最具有潜力与TensorFlow争夺天下的框架。
linux下opencv
1、Opencv-Python是用于Opencv的PythonAPI，结合了OpencvC++API和Python语言的最佳特性。
2、linux系统下qt加入opencv下的人脸识别数据库需要从网络上下载。就是数据的准备，你要从网络上下载一些人脸库，后面用来训练人脸识别模型。人脸检测模型opencv是自带的，但是识别模型需要[_a***_]训练。
3、opencv中的imread函数用法为：Mat imread（const string filename， intflags=1 ）；其中第一个参数是载入图片名，第二个参数是int类型的flags，为载入标识，它指定一个加载图像的颜色类型。
4、使用cmake编译opencv静态链接库（静态库），配置环境变量（动态库和静态库一样），复制dll文件。将这三个dll分别***到C：\Windows\System32和C：\Windows\SysWOW64目录下。配置包含目录：视图-其它窗口-属性管理器。
5、进入目录opencv-0，然后cmake生成makefile：先把我的安装历史纪录给大家看下吧，大家也好心里有数 [html] view plain copy make .然后 [html] view plain copy make && make install 这下子代码插入了。
6、OpenCV是一个基于BSD许可证授权（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和MacOS操作系统上。是人工智能。
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