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3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。
（2）树莓派只是简单跑跑被人的DEMO，然后就没然后了。
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。
linux要什么显卡才能流畅？
Linux系统在运行流畅的前提下，对显卡的要求与具体使用场景相关。以下是一些常见的情况和建议：
1. 桌面环境：大多数主流显卡都能在Linux桌面环境下提供良好的性能和流畅度。例如，NVIDIA的GeForce系列和AMD的Radeon系列都是常见的选择，并且都有对应的Linux驱动程序。
2. 游戏和图形渲染：如果您想在Linux上进行高性能的游戏或图形渲染任务，建议选择性能较强的显卡。NVIDIA的GeForce GTX系列和AMD的Radeon RX系列都提供了强大的图形处理性能，并且有较好的Linux驱动支持。
3. 机器学习和深度学习：如果您在Linux上进行机器学习和深度学习任务，通常需要使用支持CUDA的NVIDIA显卡，以便充分利用GPU加速。NVIDIA的GeForce RTX系列和Tesla系列都是常见的选择。
需要注意的是，为了确保在Linux上获得最佳性能，您需要安装相应的显卡驱动程序。大多数显卡制造商都提供针对Linux的官方驱动程序，您可以从官方网站或Linux发行版的软件仓库中获取并安装。
哪里可以找到完整的深度学习代码？
学习深度学习，这里我扩展到整个机器学习领域，我这里给大家推荐两本书，一个学习框架，一套实践课程！
深度学习的圣经
相信关注深度学习的都知道，深度学习有一本圣经，那就是《Deep Learning》，目前这本书除了英文原版，中文版也已经翻译出版了，在各大电商平台都能够买得到，我建议去Amazon购买，中文版大约120人民币，英文原版书籍大约450人民币。如果你觉得不想花这笔钱，直接去deep learning***以及github上查看，并且也有中文版，我也有PDF版本，大家可以私信我发给大家，当然我建议还是直接买书有感觉一些。
这本书的三位作者Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville是深度学习领域的顶级学者，中间这位相信不用介绍了吧，学习人工智能的如果不知道这位大大的，你就不配学习人工智能！Geoffrey Hinton、Yann LeCun、Yoshua Bengio三人齐名，是人工智能领域的三驾马车，而且三人分别是Google、Microsoft、Facebook三家企业的人工智能实验室主管，江湖地位可见一斑。而这本书的作者就是三巨头其中之一，这么说，不要怀疑这本书的价值和地位，如果你要学习深度学习、学习人工智能，这本书必看！
中文书籍的经典
南京大学教授，南京大学计算机系副主任，南京大学人工智能学院院长周志华教授的《机器学习》，是一本非常好的机器学习入门书籍，非常经典。这么多年，我国计算机教育界出了很多成功的书籍，比如严蔚敏教授的《[_a***_]》、谭浩强教授的《C程序设计》，可以说都是非常成功的书籍，但是我觉得真正能成为优秀的书籍的，就是周志华教授的这本《机器学习》了。
这本书的优点有，公式推导非常详细，参考文献也十分详尽，基本上本科生的数学基础是完全没有问题的，比深度学习这本书难度要低一些，这本书也是必看的。
恩达博士的课程
吴恩达博士不用多说了吧，原谷歌、百度的首席科学家，人工智能实验室主管，Google Brian和百度大脑的设计师，恩达博士从创立Coursera这一Mooc网站开始，就致力于推广人工智能，降低人工智能的学习门槛。
而恩达博士也推出了一门非常棒的实践课程，叫做《Machine Learning Yearing》，这门课程我也有电子书，感兴趣的同学也可以私信我。
谷歌的学习框架
目前行业最好的深度学习框架是什么？毫无疑问是TensorFlow，TensorFlow是通过数据流图的形式来实现，拥有完备的Tutorial，官方的支持document非常完善，就好像学习Arch Linux一样，你就知道开源软件的官方文档是多么的重要。
TensorFlow出现了以后，渐渐地有很多高级的第三方包例如keras，你也可以跟着GitHub上那些排名考前的demo写自己的model，你绝对值得拥有，感谢Google为大家又提供了一款这么好的开源软件，人工智能学习的最好帮手。
好了，文章篇幅有限，文章中提到的电子书籍，需要的可以私信我，但是平时比较忙，有时候没来得及第一时间回复还请原谅，也欢迎大家关注我的账号。
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3点解答对大家有用。
