linux 深度学习框架 深度linux使用入门教程

摘要： 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 深度学习框架的问题，于是小编就整理了4个相关介绍linux 深度学习框架的解答，让我们一起看看吧。请教，深度Linu...

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 深度学习框架的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Linux 深度学习框架的解答，让我们一起看看吧。

1. 请教，深度Linux Deepin系统最低需要什么样的硬件配置？
2. 哪里可以找到完整的深度学习代码？
3. 为什么有人偏好在Ubuntu下进行「深度学习」呢？
4. 没有GPU的我们如何利用亚马逊GPU服务器训练深度学习？

请教，深度Linux Deepin系统最低需要什么样的硬件？

处理器：intel Pentium IV 2GHz 或更快的处理器

内存：至少 2G 内存(RAM)，4G 以上是达到更好性能的推荐值

硬盘：至少 20 GB 的空闲空间

哪里可以找到完整的深度学习代码？

学习深度学习，这里我扩展到整个机器学习领域，我这里给大家推荐两本书，一个学习框架，一套实践课程！

深度学习的圣经

相信关注深度学习的都知道，深度学习有一本圣经，那就是《Deep Learning》，目前这本书除了英文原版，中文版也已经翻译出版了，在各大电商平台都能够买得到，我建议去Amazon购买，中文版大约120人民币，英文原版书籍大约450人民币。如果你觉得不想花这笔钱，直接去deep learning官网以及github上查看，并且也有中文版，我也有PDF版本，大家可以私信我发给大家，当然我建议还是直接买书有感觉一些。

这本书的三位作者Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville是深度学习领域的顶级学者，中间这位相信不用介绍了吧，学习人工智能的如果不知道这位大大的，你就不配学习人工智能！Geoffrey Hinton、Yann LeCun、Yoshua Bengio三人齐名，是人工智能领域的三驾马车，而且三人分别是Google、Microsoft、Facebook三家企业的人工智能实验室主管，江湖地位可见一斑。而这本书的作者就是三巨头其中之一，这么说，不要怀疑这本书的价值和地位，如果你要学习深度学习、学习人工智能，这本书必看！

中文书籍的经典

南京大学教授，南京大学计算机系副主任，南京大学人工智能学院院长周志华教授的《机器学习》，是一本非常好的机器学习入门书籍，非常经典。这么多年，我国计算机教育界出了很多成功的书籍，比如严蔚敏教授的《数据结构》、谭浩强教授的《C程序设计》，可以说都是非常成功的书籍，但是我觉得真正能成为优秀的书籍的，就是周志华教授的这本《机器学习》了。

这本书的优点有，公式推导非常详细，参考文献也十分详尽，基本上本科生的数学基础是完全没有问题的，比深度学习这本书难度要低一些，这本书也是必看的。

恩达博士的课程

吴恩达博士不用多说了吧，原谷歌、百度的首席科学家，人工智能实验室主管，Google Brian和百度大脑的设计师，恩达博士从创立Coursera这一Mooc网站开始，就致力于推广人工智能，降低人工智能的学习门槛。

而恩达博士也推出了一门非常棒的实践课程，叫做《machine Learning Yearing》，这门课程我也有电子书，感兴趣的同学也可以私信我。

谷歌的学习框架

目前行业最好的深度学习框架是什么？毫无疑问是TensorFlow，TensorFlow是通过数据流图的形式来实现，拥有完备的Tutorial，官方的支持document非常完善，就好像学习Arch Linux一样，你就知道开源软件的官方文档是多么的重要。

TensorFlow出现了以后，渐渐地有很多高级的第三方包例如keras，你也可以跟着GitHub上那些排名考前的demo写自己的model，你绝对值得拥有，感谢Google为大家又提供了一款这么好的开源软件，人工智能学习的最好帮手。

好了，文章篇幅有限，文章中提到的电子书籍，需要的可以私信我，但是平时比较忙，有时候没来得及第一时间回复还请原谅，也欢迎大家关注我的账号。

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。

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.com 注册一个账号（注意：需要国际信用卡，对新用户而言，AWS赠送了一点免费额度，不过必须验证信用卡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.com/gpu/）
2. 微软家的Azure（N系列是GPU虚拟机，azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/virtual-machines/series/）。

国内的话，GPU云提供商有：

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

到此，以上就是小编对于linux 深度学习框架的问题就介绍到这了，希望介绍关于linux 深度学习框架的4点解答对大家有用。