archlinux 是不是不适合玩深度学习？

没有不适合的发行版，只有不适合的人... 如果 Linux 不熟的话挑简单一点的发行版入门就好.

有个源叫 arch4edu，你懂的。

深度学习当然用深度 Linux。

能 docker 最好 docker。滚动发行版，就算编译没问题，日后滚动升级依赖变动一样非常麻烦。

tensorflow 我选择装在 pyenv 的环境里面，需要 gpu 的话把 cuda 和 cudnn 装好就行了，源里面都有

只知道超算中 opensuse 最多

@xiaket 还算熟悉……一路从 ubuntu，mint，fedora，deepin 用过来，基本遇到问题都能自己解决……但是最近想玩 tensorflow，已经解决了 20+的问题，还在报错……

@DesignerSkyline 我去查查。

@mlyy 有道理 T T 不过不是太会用 docker，看来要学一下……

对了……是用了 anaconda 的情况下……依然各种问题……看不到头的 bug ……

arch 更新极快，很适合深度折腾

你要稳定的工作学习环境 arch 不适合

想玩 tf 就上 ubuntu14.04。别的都是给自己找麻烦

@hxdhttk 没毛病

你知道 google 里的员工用的是什么发行版么？

arch 稍有不慎容易滚挂，人老了无心折腾，我还是老老实实用 Ubuntu LTS 吧

ubuntu 用户两个月前第一次装 manjaro，然后直接用到现在，没出问题。
包括 anaconda + tensorflow GPU

你要是不熟悉的话，我看 arch 软件仓库里貌似有打包好的 tensorflow-gpu

一开始就可以选好闭源驱动，yourt 可以直接装好 cuda 和 cudnn 还要多愉快？只是垃圾 tf 不支持最新版本的 cudnn，装测试版的 tf 然后把 cudnn 的软链接换一下就好了。用什么 tf，PyTorch 走起多愉快。

@neosfung 身边有几个……但是不统一吧这个。

@halfcoder 滚挂倒是几乎没有，不过感觉身边备着个 live cd 问题不是太大…(可能是我运气好吧 2333)

@metorm 其实 tensorflow 在 anaconda 下挺容易搞定…就是用了一个 face_recognition ……各种问题……

@zetary 电脑是 x1c 2016，应该用不了带 gpu 的版本(？) yaourt 倒是能直接装好 tensorflow ……但是直接装和其他几个库的冲突感觉很难搞……

@111qqz 用 anaconda 的 pip 按官方的方法装 tf 应该没有问题啊

@zetary tf 本身应该是没有问题，我这边是 numpy，pandas，scripy，dlib 几个库各种冲突……

@111qqz
那你好好用 anaconda 就行了嘛
anaconda 里面装软件尽量用 conda，能不用 pip 就别用，容易混乱。

当然是选择 nvidia-docker 啊
tf 不支持最新 cudnn 是很麻烦，可以上 PyTorch

@111qqz 你这几个库应该是 anaconda 本身就能协调好的

arch 主要是 GCC 版本太高，你装个 5.0

推荐 kaggle/python 这个 repo，把常用的机器学习等都安装上了，特别方便

@zetary 难怪我装最新的 cudnn，垃圾 tf 总是提示我找不到 cudnn.so

@Suddoo 现在 tf 只支持 5 所以需要.so.5 的那个

@Suddoo
暂时可以用老版本的 cudnn: https://mega.nz/#!7QUkCKRJ!qJhyD0dpsW8POaRZw8ZbrX7PCnAUiHfQ6fyRAa87I4c

@messyidea 后来我到 nvidia 官网有下载了老版本的 libcudnn 库

@zetary 是的，cuda 并行计算库用最新版的没问题，libcudnn 库用最新的就不行，后来我改了 libcudnn 的软链接到老版本的

@111qqz 这几个库冲突显然是你自己的问题…… 我在 Windows 上这几个都没冲突

arch 更是没有任何问题……

为什么不适合……

yaourt -S python-tensorflow-git 帮你全部搞定

@yangff arch 的 cuda 库依赖 gcc5 ……

@Suddoo
@zetary 已经支持了

@ooxxcc 后来才依赖的

但是不管怎么说，热门的东西突然不能用了，comment 下一般会有人帮你踩好坑然后给你 workaround

@yangff 对的，我记得 arch 刚换到 gcc6 的时候编译很多东西还要加-Xcompiler 之类的参数，后来 cuda 依赖 gcc5 就省了很多事儿

为什么你要和自己过意不过去，非要虐待自己。

你要是看过文档的话，你应该知道大家都用 Ubuntu ……请再次明确你的学习方向。

@yangff 一开始 4.8，后来换了 5.0

@billgreen1 好的，我去看下

@yangff 我是在装了 face_recognition 这个库以后出现的各种冲突，今天在 ubuntu 下尝试，发现也是很多冲突 T T

@Betacoefficient 因为没经验嘛，而且手头一直在用 arch，就是想玩玩，不想因此换……

@htfy96 好的，我去看一下。

@metorm conda 装 numpy 就一直报错……我就很震惊，也很绝望 T T

@zhidian 并不是，Ubuntu 其实并不好用…… 比如 nv 的驱动老是有奇奇怪怪的问题

以前我是在 arch 上跑，后来 windows 上能用 cuda 了我就直接 win 上跑了，爽爆。

我就奇怪了用了 archlinux 将近一年了也没怎么挂过。隔三差五的更新。

感觉 linux 下，一般厂商发行软件都是优先像 redhat 和 ubuntu 之类的，所以还是优选这些系统比较好。。。

Arch 真的是太操心了。。。

前段时间为了挖矿，装 A 卡驱动，废了大半天终于搞好，后来滚动升级提示内核跟 A 卡的驱动有冲突，就卸掉驱动升级内核再装回驱动，然后系统桌面就挂了。。。

又折腾了好久，算是终于把桌面启动起来了，但是还是有显示方面的 bug。。。

arch 用起来真是太爽了。。。。

@pipapa 不挂是很正常的事情吧，你在奇怪什么。

@4ever911 是啊……所以真是不忍舍弃……

@ety001 可能和显卡有关的坑是比较多……不过好在我一直用 tp 的 x 系列，这方面没遇到问题

@111qqz 你可能下载了假的 anaconda ……

tensorflow 好装在 windows 上的，显卡也能用，我装上了，运行正常，我在学习这个（连 python 都不会 XD ），打算学了用来打验证码

视屏攻略：
?list=PLQVvvaa0QuDfKTOs3Keq_kaG2P55YRn5v

@111qqz 看他们说的都是花式挂啊，，，特容易挂

@pipapa 可能是幸存者偏差，也可能是现在比以前更不容易挂了。

@metorm 官网下的……

基础扎实用 Arch，小白用 Ubuntu，逞强肯定折腾。

深度学习开发没玩过，不过既然都是 Linux 平台就无所谓发行版，看自己的喜好和习惯。

@libook 因为不是开始玩这些才开始用 linux 的呀……个人用 arch 不需要太高水平（吧？）

@111qqz Arch 也不是需要水平多高，只是需要基础扎实，我之前用了两年多没出过问题，一方面是靠使用习惯，另一方面是看硬件兼容性。
表示用了 Arch 的滚动升级和 AUR 之后就不想用其他发行版了。但说回来所有发行版都是基于 Linux Kernel 的，绝大多软件包也都是基于源码的，懂配置的话其实什么发行版都一样用。