哈喽，大家好呀，欢迎走进体检知音的网站，说实在的啊现在体检也越来越重要，不少的朋友也因为体检不合格导致了和心仪的工作失之交臂，担心不合格可以找体检知音帮忙处理一下，关于深度学习需要学linux那、以及的知识点，小编会在本文中详细的给大家介绍到，也希望能够帮助到大家的

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零基础在windows下安装Linux深度学习实验环境

安装Linux系统于Windows中：通过任务管理器检查CPU是否支持虚拟化，然后在终端输入命令或通过可视化安装方式，例如安装Ubuntu04。初次安装时需设置用户名和密码。使用命令查看安装的Linux发行版本和WSL版本，如有需要，通过命令指定wsl版本为wsl2。

深度学习需要学linux那的简单介绍
（图片来源网络，侵删）

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。

首先，Anaconda是一个虚拟环境的包管理软件，主要用于Python项目，它能将不同项目或框架的环境分割开来，避免相互干扰。Anaconda安装后，会创建一个base环境，类似于Linux下的root环境，用户可以创建其他环境，类似于Linux中的其他用户。Pytorch&Paddle是深度学习环境框架，它们简化了模型构建、训练、推理的过程。

深度学习需要学linux那的简单介绍
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上面的[your user name] 就是你电脑的名字，在这个路径下新建一个隐藏文件，“.wslconfig“然后，根据你的硬件环境配置给到WSL虚拟机的配额，如果不设置这项的话，WIN11默认会把你本机的一半内存给到WSL虚拟机，***设你是16G内存，那就会是8G给到了Ubuntu，这个内存量跑大模型肯定是不够的。

深度学习双系统搭建:Ubuntu22.04+Windows11

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。

深度学习需要学linux那的简单介绍
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首先，进行BIOS设置以确保兼容性。需开启UEFI模式并关闭Fast Boot，确保系统启动时不受主板自检影响，缩短开机时间。安装Ubuntu时，通常选择“Disabled”；安装后，可视情况选择“Ultra Fast”或“Enabled”。如电脑属于传统MBR模式，建议更新BIOS至UEFI模式。

备份重要文件，以防万一。 将U盘格式化为NTFS格式。 制作Ubuntu系统启动盘。 重装Ubuntu系统，仅格式化“/”分区，保持其他分区不变。参考安装双系统时使用的分区方式。重装后，除VSCode等常用软件被卸载外，其他文件保持完整。使用半天，断电关机现象未再出现，问题初步确认为Ubuntu系统本身问题。

在 Ubuntu 204 中配置深度学习环境的步骤包括安装英伟达显卡驱动、查看GPU型号与安装依赖、禁用默认驱动、安装驱动、安装 CUDA、配置环境变量、安装 cuDNN 和 Anaconda。以下为详细操作：首先，安装英伟达显卡驱动。

深度学习环境用linux还是windows?

在不考虑学习成本的情况下，Linux在深度学习领域表现更佳。如需考虑学习成本，可以***用Windows开发环境搭配Linux服务器进行训练，但这并非最佳选择。微软自身在训练神经网络时，同样倾向于使用Linux。因此，Linux在深度学习环境方面有其独特优势。

对于初学者而言，使用Windows系统进行深度学习实验常常会受限于系统环境，特别是当尝试在本地Windows系统上配置深度学习实验环境时，发现很多深度学习框架在Windows上仅支持单进程数据加载，无法充分发挥GPU的全部性能，而Linux环境则能提供更为流畅的操作体验。

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。

深度学习环境在Docker上搭建指南（Linux和WSL版本）深度学习环境配置通常首选conda，但Docker作为虚拟化工具，因其灵活性和一致性，也逐渐被用于此场景。特别是对于Windows开发者，Docker可以避免破坏原环境，便于本地调试和在Linux服务器上保持代码的统一运行。以下是基于Docker搭建深度学习环境的关键步骤和原因。

本文旨在详细阐述深度学习环境配置的过程，主要针对Linux和Windows系统。本文不涉及MacOS环境配置，以下内容将详细介绍显卡驱动、Anaconda、Pytorch&Paddle、cuda&cudnn的安装与使用。首先，Anaconda是一个虚拟环境的包管理软件，主要用于Python项目，它能将不同项目或框架的环境分割开来，避免相互干扰。

没有python基础能学会深度学习吗?

1、首先，深度学习需要Python基础，如果你会J***a也是可以的，计算机专业同样可以学习。深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法：(1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(CNN)。

2、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。

3、您好，是需要一定的编程基础和数学基础的，编程语言最好学python，如果没有基础的话学起来会相对吃力一些，另外如果您是在是0基础的话，可以学习一下python这门语言，也不晚的。可以了解下U就业。

4、深度学习 没有计算机基础也是可以学习的，但是有基础更好。对于没有基础的小伙伴来说 首先必须推荐我们联合中科院专家推出的深度学习课程 首先呢我们会免费为学员开通python前置课，做学习前的基础夯实。其次呢由中科院专家倾力研发并且亲自授课。

5、比如计算机相关专业的本科生、研究生，计算机相关专业的高校讲师，从事IT行业的编程人员，人工智能领域的从业人员。在有一定基础的前提下学会还是很容易的。无编程基础的人员则需要提前学习python的基础课程（报名优就业的深度学习课程，会单独赠送python基础课程，无基础学员也能无压力学习）。

最后，关于 深度学习需要学linux那和的知识点，相信大家都有所了解了吧，也希望帮助大家的同时，也请大家支持我一下，关于体检任何问题都可以找体检知音的帮忙的！