今天给各位分享深度系统学习linux的知识，其中也会对深度操作系统***Linux进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、做深度学习需要知道哪些linux指令?(持续更新)
- 2、为什么做深度学习的人很多都用Linux
- 3、深度学习Linux系统硬盘分区方案(高效双系统分区方案揭秘)
- 4、深入Docker:Linux深度学习配置的神秘之旅
做深度学习需要知道哪些linux指令?(持续更新)
1、jupyter notebook - 操作与命令在深度学习项目中，jupyter notebook是一个强大的工具，支持在代码中执行Linux命令。使用叹号（！）前缀可直接调用系统命令，如find与ls。这些命令可极大地提升代码的执行效率。 sh - 替换工具当需要在脚本中执行Linux命令时，可以使用sh作为替代方案。
2、涉及模型包括但不限于Pytorch、LeNet、AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、CNN、RNN、LSTM、GAN、Transformer、Bert、R-CNN、Yolo、GCN、GAT、graphS***E等，内容持续更新。
3、Python学习路线。第一阶段Python基础与Linux数据库。这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。
4、打开终端，输入指令插入清华或阿里提供的镜像源，保存并退出，更新命令以加速下载过程。4 安装CUDA：访问NVIDIA***获取对应显卡驱动的CUDA版本，建议选择版本18，避免与部分深度学习框架版本不兼容。将CUDA添加至环境变量，并通过命令验证安装是否成功，或使用nvcc -V直接验证。
5、安装 WSL： 现在可以使用单个命令安装运行 WSL 所需的一切内容。 在管理员模式下打开 PowerShell 或 Windows 命令提示符，方法是右键单击并选择“以管理员身份运行”，输入 wsl --install 命令，然后重启计算机。此命令将启用运行 WSL 并安装 Linux 的 ubuntu 发行版所需的功能。
6、环境篇：PyTorch与Ubuntu - 在Windows与Ubuntu系统上，我们将指导您安装PyTorch，同时分享Linux常用软件的安装与设置。预备知识： 开启你的学习之旅，我们讲解Windows 10/11环境设置，以及Conda环境管理。Git、NumPy、Matplotlib、PyTorch和OpenCV等基础工具，您将在这里熟练掌握。
为什么做深度学习的人很多都用Linux
码农喜欢用linux环境。个人觉着[_a***_]工作效率的问题，使用linux基本就不需要鼠标了，在键盘上可以解决很多问题。而且很多做深度学习的人还涉及到把训练好的网络进行部署的问题，一般部署的芯片跑的都是linux环境，就没必要一台电脑上安装上两个系统了。
因此，Linux在深度学习环境方面有其独特优势。
有关虚拟机的问题，这个视你的电脑配置而定了。如果配置不错，虚拟机运行有保障当然可以用虚拟机研究，没有风险又容易恢复；配置弱的话上传统桌面Linux可能会比较吃力（不上桌面当然没问题）。不过依然建议装双系统，虚拟机想多做就多做几个，完全没关系的。
具体可以参考《量子化学软件 Gaussian 为什么要把很多大牛和高校列入禁止使用名单？》。大多数软件开发都是基于Linux系统，在Windows系统上开发的软件可能存在错误，而在Linux系统中运行则可能没有问题。维护Windows系统的是美国微软公司，而维护Linux系统的是全世界的开发者。
探讨Arch Linux的适用性与深度学习Linux的关系，许多人疑惑其是否能显著提升Linux技能或使你成为专业系统管理员。使用Arch Linux主要在于其高自定义配置与保持软件版本更新的特性。然而，通过反复安装配置，你更多的是熟悉了包功能，而非技能提升。
深度学习Linux系统硬盘分区方案(高效双系统分区方案揭秘)
1、硬盘分区的重要性：合理的硬盘分区可以提高电脑性能和使用效率，尤其对于深度学习任务来说尤为重要。深度学习系统选择：选择适合深度学习任务的操作系统，deepin是一个非常好的选择，它基于Linux系统，具有良好的兼容性和稳定性。
2、双系统一般条件的分配100G以上空间深度学习，给双系统分配空间条件允许的可以200G，或者，home至少50G，然后外置一块物理硬盘，将运行环境强制塞入硬盘中。双系统在安装的时候，两个系统是分别装在不同的分区内，后安装的系统不会覆盖前一个系统。而且每个单独的系统都有自己的分区格式，不会造成冲突的。
3、首先，选择Windows 11 专业版和Ubuntu 202作为操作系统。考虑到Linux环境在CUDA稳定性和AI项目支持度方面的优势，Linux系统成为深度学习首选。第二步是硬盘分区，通常***用2G SSD分区策略，其中第一根SSD全用于Windows系统，第二根SSD分两半，一半为Windows的E盘，另一半作为Ubuntu的系统盘。
深入Docker:Linux深度学习配置的神秘之旅
1、安装Nvidia-Docker，编写并运行脚本，测试安装：...接着，通过Github安装Docker-Compose，验证安装：...深度学习环境Docker镜像配置从Docker Hub拉取适合的CUDA基础镜像，如PaddlePaddle和Pytorch的兼容版本，如nvidia/cuda：12-cudnn8-devel-ubuntu04。
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