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深度学习环境配置的问题,于是小编就整理了5个相关介绍Linux深度学习环境配置的解答,让我们一起看看吧。
- 请教,深度Linux Deepin系统最低需要什么样的硬件配置?
- deepin linux最低配置?
- 云服务研发工程师需要什么知识?
- 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?
请教,深度Linux Deepin系统最低需要什么样的硬件配置?
处理器:Intel Pentium IV 2GHz 或更快的处理器
内存:至少 2G 内存(RAM),4G 以上是达到更好性能的推荐值
硬盘:至少 20 GB 的空闲空间
deepin linux最低配置?
1,处理器:Intel Pentium IV 2GHz 或更快的处理器
2,内存:至少 2G 内存(RAM),4G 以上是达到更好性能的推荐值
3,硬盘:至少 25 GB 的空闲空间
4,您还需要一个U盘,或一张光盘以及光驱,然后在深度科技官方网站下载镜像文件并制作启动盘。
云服务研发工程师需要什么知识?
需要掌握包括结合Linux的网络基础实战、Linux系统配置及服务深度解析、Shell脚本自动化运维项目开发、开源数据库MySQL DBA架构及优化、主流Web服务器Nginx架构优化、大型网站高并发项目LVS实战方案等十项技术。
云计算的定义和要求因组织和业务目标而异。即使以前你还没有成为云工程师,经验丰富的IT专业人士在成功的项目和在职学习方面的成功经验,可能已经具备了许多在这个苛刻的高级职位上取得成功所需的技能。
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Visual 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深度学习环境配置的问题就介绍到这了,希望介绍关于linux深度学习环境配置的5点解答对大家有用。