深度学习 必须linux吗,

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 必须linux吗的问题，于是小编就整理了5个相关介绍深度学习 必须Linux吗的解答，让我们一起看看吧。

1. linux要什么显卡才能流畅？
2. 为什么有人偏好在Ubuntu下进行「深度学习」呢？
3. 为什么绝大多数深度学习包都基于linux？
4. 没有GPU的我们如何利用亚马逊GPU服务器训练深度学习？
5. 学大数据需要有基础吗？

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。

为什么有人偏好在Ubuntu下进行「深度学习」呢？

深度学习主要依靠显卡的计算能力。在windows下你用的显卡可能几千块钱。做一个简单的手写体识别，可能花几个小时就搞定了。但是你要做一些复杂的功能大图像的识别处理。需要的算力非常大。这时候就要用到高性能的显卡，和显卡集群。这些高端的显卡从几万到几百万之间。但是这些显卡并不支持windows系统。你在集群上需要一个小时跑完的东西在windows上可能需要几百年。所以你不用纠结，没有一个深度学习从业者会在windows下做研究。在linux下做深度学习，不是偏好而是必须，在win下做研究，连入门都入不了，仅限于了解知道这个东西。

所以当你提出来这个问题的时候，说明你并不适合做这个行业。

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。

没有GPU的我们如何利用亚马逊GPU服务器训练深度学习？

1. 访问 aws.amzon*** 注册一个账号（注意：需要国际***，对新用户而言，AWS赠送了一点免费额度，不过必须验证***之后才能使用免费额度）。
2. 在AWS市场搜索AWS Deep Learning AMI（基于Ubuntu或Amazon自家的Amazon Linux）
3. 按照提示一步步创建并运行虚拟机。
4. 然后ssh连上去就可以操作了。

除了AWS官方的AMI外，还可以在社区AMI中搜索DLAMI.V1.

DLAMI是新加坡国立大学的Ritchie Ng做的AMI镜像（Ritchie Ng也是NVIDIA深度学习机构讲师），里面包含了主流的深度学习框架（PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet、Torch、CNTK、Caffe等等），开箱即用。

另外，AWS之外，主流的GPU云提供商还有：

1. Google家的GCP（Google Cloud Platform，cloud.google***/gpu/）
2. 微软家的Azure（N系列是GPU虚拟机，azure.microsoft***/en-us/pricing/details/virtual-machines/series/）。

国内的话，GPU云提供商有：

1. 阿里云（***.aliyun***/product/ecs/gpu）
2. 腾讯云（cloud.tencent***/product/gpu）
3. 美团云（***.mtyun***/product/gpu）

学大数据需要有基础吗？

大数据催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策，这群人在国外被叫做数据科学家。在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟，很难有一个全才来完成整个链条上的所有环节。更多公司会根据自己已有的***和短板，[_a***_]能和现有团队互补的人才。于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等。这些不同的职业岗位，可以大致分为两类，一类是技术类，一类是业务类。

而想要入门大数据这一领域，一般会有以下要求：

1.数学及统计学相关的背景

百度首席数据科学家沈志勇认为，缺乏理论背景的数据工作者，更容易进入一个技能上的危险区域（Danger Zone）—一堆数字，按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意义的结果，并且那样的结果还容易误导你。“只有具备一定的理论知识，才能理解模型、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题。”

2.计算机编码能力

实际开发能力和大规模的数据处理能力也被认为是作为大数据工程师的必备技能。“因为许多数据的价值来自于挖掘的过程，你必须亲自动手才能发现金子的价值。”郑立峰说。

举例来说，现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中攫取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。即使在某些团队中，大数据工程师的职责以商业分析为主，但也要熟悉计算机处理大数据的方式。

3.对特定应用领域或行业的知识

大数据不能脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以，在某个或多个垂直行业的经历形成了你对该行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。你不能只懂数据。还要对某些行业有深入的了解。最好是契合你们公司的业务方向的。

到此，以上就是小编对于深度学习 必须linux吗的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习 必须linux吗的5点解答对大家有用。