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为什么绝大多数深度学习包都基于linux
1、因为要学习的话就要学的深入。而深入就要了解系统的内核！像微软和苹果的系统都是不公布内核代码的，所以没法深入学习。
2、码农喜欢用linux环境。个人觉着还是工作效率的问题，使用linux基本就不需要鼠标了，在键盘上可以解决很多问题。
3、深度学习是机器学习领域中对模式（声音、图像等等）进行建模的一种方法，它也是一种基于统计的概率模型。
4、因为目前除了Windows、MaCOS、Linux外，绝大多数的操作系统都是基于开源操作系统Linux进行二次开发的。二次开发的代码量不会超过操作系统总代码量的1/10，而且会远远小于这个数值，一般不会超过1/100。
5、结论：FreeBSD在大压力情况下的性能要比ubuntu略好，稳定性、安全性、健壮性也要比Linux好。当然如果要是用于深度学习而不是web，我可能会选Linux。
6、Linux实际上是一种开放源代码的操作系统内核，通常我们说的Linux指的是基于Linux内核的操作系统。
有没有配置好深度学习开发环境的Linux镜像推荐
1、配置环境我在自己的笔记本配置的caffe，配置的环境为：Windows 7 64位 + cuda5 + Opencv49 +VS2013。***设在配置caffe之前，你已经准备好这些。
2、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。
3、TF-GraF支持SSD、Faster-RCNN、RFCN和Mask-RCNN的灵活模型选择，包括卷积神经网络（inceptions和ResNets）。TF-GraF负责设置和配置，允许任何人在他们的项目中使用深度学习技术，而无需安装复杂的软件和环境。
4、处理器（CPU）：选择一款高性能的多核心处理器，比如英特尔的i7 或者 AMD 的Ryzen 7 系列处理器。这样可以提供足够的计算能力来处理深度学习任务。 内存（RAM）：推荐选择至少 16GB 的内存。
5、box还没有这个功能。当然，应该是我使用程度不深的原因。不管怎么说，Docker确实是跨平台开发的利器。译文如果有什么不准确的地方，请大家指正。
如何在linux系统下安装深度学习的caffe框架
1、准备工作首先，你需要一个深度学习框架。常见的深度学习框架有TensorFlow、PyTorch、Caffe等等。在本文中，我们将以TensorFlow为例。其次，你需要一个python编程环境。深度学习框架通常使用Python作为编程语言。
2、而且运行必须在python目录下。***设当前目录是caffe根目录，则运行：# cd python# sudo python classify.py ../examples/images/cat.jpg result.npycaffe bene怎么读？第 通过音标 [k_fbi：n]第 通过构词法。
3、如何在Linux下安装软件，我说几个方法：使用rpm类型的软件包进行安装，虽然排在最前面但是我也不推荐新手使用，因为所依赖的包会很多。
4、打开深度Linux软件中心，可以看到软件左侧对软件类型进行了详细的分类，根据需求找到要安装的软件。也可以在搜索栏里，按软件名或软件描述进行快速搜索。找到所需软件，直接点击安装，等待进度条完成后，软件安装完毕。
5、flatten层用来扁平参数用，一般用在卷积层与全链接层之间，可以从vgg16网络中可以看出，但是在后来的网络中用GlobalAveragePooling2D代替了flatten层，可以从vgg16与inceptionV3网络对比看出。
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