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与深度学习教程的问题，于是小编就整理了3个相关介绍linux与深度学习教程的解答，让我们一起看看吧。
深度启动盘制作工具linux怎么安装？
用深度启动盘制作工具制作linux启动盘方法：
1、去深度Linux2014镜像文件和Deepinbootmaker；
2、选中Deepinbootmaker，右键点击，在弹出的右键菜单里点击以管理员身份运行；
3、在运行的Deepinbootmaker里选择ISO文件选择框里选择的深度Linux2014镜像文件，点击“开始创建”；
4、Deepinbootmaker开始给U盘进行格式化并创建U盘启动，下面步骤就坐着等，直到完成为止。
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。
TensorFlow的Windows支持挺不错的。
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）。
（Ubuntu 16.04 LTS，图片来源：wikimedia）
想想看，你开发主要用的软件是哪些？主要就是IDE、浏览器。
浏览器，不管是Chrome还是Firefox，在Linux下和Windows、macOS下基本上没有什么区别。（我想很少有人非用IE或者Edge或者Safari不可吧。）
IDE，机器学习最常用的语言是Python。那Python公认最好的IDE就是PyCharm，PyCharm在Linux、Windows、macOS下也没有什么区别。
（图为PyCharm社区版2017.3在Ubuntu下的运行截图，来源：howto-ubuntunew.blogspot.hk）
如果有查文献的需求的话，Zotero也一样是跨Linux、Windows、macOS的。
也就是说，大部分的时间，你都是在和“高层”的开发工具打交道，这些开发工具都是跨平台的。你并不需要接触操作系统。
当然，Linux下还是有少数时候需要用一下命令行的。一般而言，各大框架都会有详细的文档，照着做就是了。（可能事先需要花半小时到两小时熟悉一下命令行的基本用法，推荐 Survival guide for Unix newbies ***://matt.might.net/articles/basic-unix/）
总之就是直接上手开发就可以。不用特意抽很多时间去掌握linux知识。
python深度学习的学习方法或者入门书籍有什么？
对于编程学习来说，实践性比较强，所以说看***是个不错的选择，边看***边操作，这样可以看清楚每个步骤的操作，以及具体的功能分析，都可以一目了然的展现出来。边看***边敲代码也会比边看书边敲代码更高效一些。
而且对于图形识别来说，通过看***学习的方式可读性更高。
以前在 “ 如鹏网 ”上了解过Python的课程体系和学习路线，有深度学习的讲解，可以参考一下。
第一部分：Python 语言基础
第二部分：数据库开发
第三部分：web前端
第四部分：Python web开发
第五部分：Python web项目（项目截图可访问如鹏网***）
第六部分：Linux
第七部分：NoSQL
第八部分：数据可视化
第几部分：爬虫技术
第十部分：人工智能
详细的可以到 如鹏网 ***上去了解一下，有网络的地方就可以学习，有问题随时提问，老师实时在线答疑，每个章节的后面都有相应的练习题和面试口才题，需要以录音的方式进行提交，把控学习进度和质量，有新的课程更新了，也是可以继续申请了来学习的，口碑不错，基本上都是慕名而去的。
到此，以上就是小编对于linux与深度学习教程的问题就介绍到这了，希望介绍关于linux与深度学习教程的3点解答对大家有用。