大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习需要学linux那的问题，于是小编就整理了3个相关介绍深度学习需要学Linux那的解答，让我们一起看看吧。
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。
div>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。
***s://github***/BVLC/caffe/tree/windows
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）。
如何深度学习Linux操作系统？有何技巧？
Linux学习要做好长期准备，不是一蹴而就的，对于小白来说，首先安装一个桌面Linux系统是个不错的选择，这里推荐Ubuntu，因为Ubuntu系统网上资料最多，遇到什么问题也相对容易解决。桌面Linux系统和普通Windows系统有很多相似的地方，对于小白来说不至于完全陌生，然后可以从熟悉Linux系统操作命令开始学习，了解Linux系统的不同，再深入的话，可以学习Linux系统的API来了解如何做开发。再向底层走的话，还可以再学习Linux系统裁剪和配置，驱动开发，uboot等。
自学linux应该学哪些内容呢？
1.先学习linux的基本命令，比如:cd,ls,cp,mv,mkdir,rm,cat,touch增删改查等等命令。
2.熟悉基本的操作后学习linux相关文件权限命令，比如:useradd,groupadd,passwd,chmod等等命令。
3.然后在学习更进阶一点的命令，比如:进程管理，磁盘管理，网络管理，文件管理等等相关的命令。
4.最后再学习下linux的软件安装卸载和shell脚本等等吧！然后多实际操作下搭建各种软件环境，基本就可以出师了。
没有方向性，就是学习最大的阻碍了。
个人觉得最好先明确一个目标，比如通过Linux部署一个网络服务，或者部署一个网站。
自己的学习过程是这样的，前期通过视频只学习了自己感兴趣的部分。后期遇到需要使用到的时候又反复学习了一下。
自己啃书还是算了，我是先看的***了解的差不多了，又买书看了一遍方便加深记忆。
C语言基础要打好，操作系统，还有计算机网络，可以看看linux的书籍，里面的基本都是介绍的了。linux系统比较多，可以下载安装红帽子，ubuntu等等，可以自己找找***看看。涉及的后面开发就是嵌入式了，还有操作系统
到此，以上就是小编对于深度学习需要学linux那的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习需要学linux那的3点解答对大家有用。
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