赞成Linux的声音Linux图形接口像Windows一样容易使用;Linux使用标准兼容协议也使用标准文件格式;从未遇到过像安装微软补丁程序那样的事:选择的机会太多了;Linux提供极大的协同工作能力. 赞成Windows的声音Linux上的应用非常少;不与InternetExplorer6标准兼容;无法买到像Outlook所提供的电 子邮件备份功能那样的Linux电子邮件备份...
许多深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)在Linux上的兼容性和优化程度高于Windows。由于Linux是开源的,开发者能够更深入地进行系统底层的优化。 2. 性能对比 为了更好地说明Linux在深度学习中的优势,下面以Python为例,使用PyTorch框架在两个系统上进行相同的深度学习任务的性能对比。 2.1 环境配置 首先,在Linux系统中...
https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/install-manual#step-4---download-the-linux-kernel...
相对来说肯定比 Windows 平台要更加安全，使用 Linux 你也不用装某杀毒，某毒霸。
一、安装和设置Windows Subsystem for Linux 2 (WSL2)首先,你需要确保你的Windows 10版本支持WSL2。从Windows 10版本20H2开始,WSL2就成为了一项默认的内置功能。你可以通过以下步骤安装和设置WSL2: 在开始菜单中搜索“Windows Subsystem for Linux”,然后选择“Windows Subsystem for Linux”。 在“Windows Subsystem...
用户友好性:如果你对Linux不熟悉,可能会更喜欢使用Windows或macOS Server这样的操作系统,因为它们提供了更友好的用户界面和工具。 总之,选择深度学习服务器的操作系统取决于个人需求和偏好。无论选择何种操作系统,确保它能满足深度学习任务的需求并提供稳定和可靠的性能是最重要的。
Linux 或 macOS: 大多数深度学习任务在 Linux 或 macOS 上更为流畅,因为这些系统对于开发者提供了更好的灵活性和控制。 Windows: 也可以运行深度学习任务,但在某些情况下可能需要更多配置和调整。 2. 深度学习框架: TensorFlow 或 PyTorch: 选择其中一个或两者都安装,它们是当前深度学习领域最受欢迎的框架之一。
虽然大多数深度学习模型都是在 Linux 系统上训练的,但 Windows 也是一个非常重要的系统,也可能是很多机器学习初学者更为熟悉的系统。要在 Windows 上开发模型,首先当然是配置开发环境。Kaggle Master 及机器学习实践者 Abhinand 立足于自己的实践,给出了一种简单易...
虽然大多数深度学习模型都是在 Linux 系统上训练的,但 Windows 也是一个非常重要的系统,也可能是很多机器学习初学者更为熟悉的系统。 要在 Windows 上开发模型,首先当然是配置开发环境。 Kaggle Master 及机器学习实践者 Abhinand 立足于自己的实践,给出了一种简单易行的 Windows 深度学习环境配置流程。