深度学习mac和linux（深度linux怎么样）

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Ubuntu：Ubuntu是目前为止最流行的Linux操作系统之一，它非常适合Linux初学者使用，界面美观，易于安装和使用，还有强大的社区支持。

Ubuntu 简单、易上手、很多人用，有自己的unity界面，桌面环境下更好上手，是Linux初学者相当推荐的发行版本。

（图片来源网络，侵删）

Linux主要是服务器系统，个人桌面做得好的也有，推荐使用ubuntu，或Ylmf_OS，深度Linux（人性化较好，适合个人使用）。虽然Linux的开发者较多，但他主要面向服务器造成Linux的应用软件的缺少。

首先您需要下载一份Ubuntu桌面版安装镜像。务必选择64位的桌面版，虽然该镜像并不是为Mac提供的。该镜像在BIOS和EFI模式下都能启动，而Mac的镜像却只能在BIOS启动。Mac是专门设计成这样的，但是我们要使之以EFI模式下启动。

mac上能安装linux。Linux是一套免费使用和自由传播的类unix 操作系统，是一个基于POSIX和Unix的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。伴随着互联网的发展，Linux得到了来自全世界软件爱好者、组织、公司的支持。

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可以把这个iso双击装载看看，会提示你映像有问题。不用理他。不过下一秒，你就明白为什么有这个提示了。将这个iso烧录至光盘。大家都懂吧，用磁盘工具。如果有人要用u盘安装的，自己找教程吧。

我们使用的mac电脑，也可以用vmware fusion虚拟机来安装系统，今天就跟大家介绍一下怎么在Mac电脑上安装linux虚拟机的具体操作步骤。

可以。目前虚拟机平台软件应该已经支持m1芯片的mac电脑，但是具体对基于该虚拟机平台的windows或者linux操作系统支持的怎么样就不好说了，毕竟m1芯片mac出来的时间还短如何在MacOS上安装Linux？分为虚拟机安装跟实体机安装两种。

（图片来源网络，侵删）

macbook的是macos系统基于unix内核的，而linux类似于unix但有些指令有却别，macbook适合linux程序员，但并不推荐使用，linux程序员可以选择普通电脑，安装linux系统即可。

1、当年深度学习的老大。最初是一个强大的图像分类框架，是最容易测试评估性能的标准深度学习框架，并且提供很多预训练模型，尤其该模型的复用价值在其他框架的学习中都会出现，大大提升了现有模型的训练时间。

2、深度学习框架是用于构建和训练神经网络的工具。要快速理解深度学习框架，可以遵循以下步骤：学习基本概念：首先，了解深度学习的基本概念，如神经网络、激活函数、损失函数、优化器等。这些概念是理解框架的基础。

3、百度CNN是指百度公司的一个开源的深度学习框架，它是一个用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域的深度学习框架。

4、深度学习框架是用于构建和训练神经网络的工具。使得研究人员和工程师可以专注于设计和优化[_a***_]，而不是繁琐的底层细节。

5、Keras（Keras Neural Networks Library）是一个在TensorFlow和CNTK之后推出的深度学习框架，是一个高度抽象化的深度学习框架，对于很多常见的深度学习任务都提供了很好的支持。

1、不觉得用MacBook Pro或Mac Pro之类的，除非你是要开发Mac OS软件。

2、显卡（GPU）：如果你在机器学习、深度学习等方面有需求，那么一块独立的显卡会非常有帮助。NVIDIA的GeForce系列或者专业级的Quadro系列都是常见的选择。至于具体的型号，可以根据实际需求进行选择。

3、学习计算机，尤其是云计算相关专业，Linux肯定跑不了，这就需要装虚拟机，吃内存的玩意。做个集群实验，开多台虚拟机是常有的事，所以16GB内存是正常要求了。屏幕：计算机专业学生建议选择高色域IPS屏。

4、为了深度学习组专用平台：没有这个必要，只是学习的话，随便找个电脑加一片显卡即可。深度学习是不是要特别高的配置：我见过有个兄弟用笔记本（MBP）玩RCNN也玩得很high。

5、高配置的电脑因为ai数字人直播需要进行实时的图像处理和语音识别等复杂计算任务，所以需要一台性能较高的电脑来保证流畅的直播体验。高配置的电脑可以更好地处理大量的数据和算法运算，提供更高的图像和声音质量。

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