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linux学习的问题，于是小编就整理了4个相关介绍深度学习linux学习的解答，让我们一起看看吧。
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？
- 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）。
- 在AWS市场搜索AWS Deep Learning AMI（基于Ubuntu或Amazon自家的Amazon Linux）
- 按照提示一步步创建并运行虚拟机。
- 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：
- Google家的GCP（Google Cloud Platform，cloud.google***/gpu/）
- 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：
- 阿里云（***.aliyun***/product/ecs/gpu）
- 腾讯云（cloud.tencent***/product/gpu）
- 美团云（***.mtyun***/product/gpu）
大数据主要学习什么内容？有什么要求和条件？
学习大数据需要掌握以下内容：
- 数据处理和管理：了解数据的获取、存储、清洗、转换和管理方法，包括数据仓库、数据湖和数据管道等。
- 大数据技术和工具：熟悉大数据处理和分析的技术和工具，如Hadoop生态系统（HDFS、MapReduce、Hive、Pig）、Spark、NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra）等。
- 数据分析和挖掘：学习数据分析和挖掘的基本概念、技术和方法，包括数据可视化、统计分析、机器学习和深度学习等。
- 分布式计算和并行处理：了解分布式计算的原理和并行处理的技术，能够进行大规模数据的并行计算和分布式存储。
- 编程和数据编程语言：熟悉至少一种编程语言，如Python、J***a或Scala，能够使用编程语言进行数据处理和分析的开发和实现。
- 数据安全和隐私保护：了解数据安全和隐私保护的基本原则和方法，掌握数据脱敏、加密和权限控制等技术。
要求和条件可能会因个人学习目标和就业需求而有所不同，但以下是一些常见的要求和条件：
- 基础知识：具备计算机科学、数据科学或相关领域的基础知识，包括数据结构、算法、数据库、统计学等。
- 编程能力：具备良好的编程能力，能够熟练使用至少一种编程语言进行数据处理和分析的开发。
- 数学和统计学知识：具备一定的数学和统计学知识，能够理解和应用统计分析和机器学习算法。
- 学习能力和自主学习能力：大数据领域发展迅速，要求具备良好的学习能力和自主学习能力，能够不断跟进最新的技术和方法。
- 团队合作和沟通能力：大数据项目通常需要与团队合作，因此具备良好的团队合作和沟通能力是必要的。
- 实践经验：具备一定的实践经验，通过参与项目或实际应用来提升自己在大数据领域的能力。
需要注意的是，大数据是一个广泛的领域，具体的要求和条件会根据不同的职位和工作角色而有所差异。因此，根据自身的兴趣和职业目标，可以进一步了解和学习相关的专业知识和技能。
到此，以上就是小编对于深度学习linux学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习linux学习的4点解答对大家有用。