¿Qué distribución de Linux suele usar la gente para el aprendizaje automático?

Voy a decir más o menos lo que Matthew Lai ha dicho, pero intentaré dar más información.

Las distribuciones de Linux son increíblemente similares: varían en algunos aspectos, por ejemplo:

  • entornos de escritorio predeterminados
  • administradores de paquetes (rpm vs deb usualmente – dnf vs apt vs zypper, etc.)
  • versiones de paquetes y políticas de actualización (Fedora generalmente se mueve más rápido que Ubuntu)
  • conjuntos de paquetes: creo que Ubuntu generalmente tiene más software empaquetado que otras distribuciones, pero me temo que no tengo datos para respaldar esto.
  • Ciclos de vida: (Fedora es compatible durante 13 meses, mientras que CentOS / RHEL / Scientific tiene ciclos de soporte mucho más largos)
  • Valores / fundamentos de la comunidad: Fedora no incluye software patentado / adecuado en sus repositorios estándar, mientras que a Ubuntu no le importa alojar controladores de Nvidia de código cerrado, etc. en sus repositorios estándar, por ejemplo

Dado que la base de todas las distribuciones es el kernel de Linux y las mismas bibliotecas de bajo nivel, la mayoría del software que funciona en uno funcionará en otro. Y el código de aprendizaje automático, como el flujo de tensor, no es diferente. No hay mejor distribución, solo hay las que prefieres. De hecho, sé con certeza que muchos programas de aprendizaje automático también funcionan extremadamente bien en Windows. Úselo si todo lo que quiere es un sistema que funcione. Después de todo, necesita saber por qué quiere usar Linux en primer lugar.

Usar Linux es más que solo usar software libre (gratis como gratis): se trata de usar software gratis (¡gratis como libre para el usuario!). Mientras selecciona su distribución, dedique un poco de tiempo a leer esto para ver cómo su distribución se alinea con sus puntos de vista sobre la filosofía del software libre y tal vez eso facilitará un poco la elección de la distribución.

TLDR: para decidir sobre una distribución de Linux, descargue algunas imágenes en vivo, ejecútelas, vea cómo le gustan las diferentes distribuciones y luego elija una que le guste.

Hasta ahora, la mayoría de las personas que he visto trabajar en problemas de aprendizaje automático / aprendizaje profundo han trabajado en máquinas Ubuntu. No sé por qué ese es el caso, pero la ejecución de código en servidores Ubuntu es muy frecuente en la comunidad. Aunque, para ser sincero, dado que todos los sistemas operativos que menciona son distribuciones de Linux, la elección no debería afectar realmente su capacidad para instalar varios marcos / bibliotecas de aprendizaje profundo. Tal vez, las personas usan Ubuntu mucho más porque tiene un excelente administrador de paquetes (apt-get install …), no lo sé … nunca lo pensé tan profundamente.

Personalmente, ejecuto mi código en máquinas Ubuntu, y todavía no he encontrado ningún problema (wrt instalando las populares bibliotecas ML / DL de código abierto).

En robótica, diría Ubuntu. Dado que el aprendizaje automático está estrechamente relacionado con la robótica: muchas personas trabajan en ambos campos y también en la visión, Ubuntu es una opción natural para ir aquí.

Lo instalé con la ayuda de un amigo mío y funciona sin problemas con Tensor Flow

Ubuntu es claramente el más popular, pero no hay una razón clara para eso. Uso Arch, Fedora y Ubuntu y todos funcionan muy bien. Por lo tanto, es principalmente una cuestión de gusto personal.

Si no tienes preferencia, iría con Ubuntu ya que el nivel de soporte probablemente sea mejor dada la popularidad de la distribución.

Realmente no importa.

Use algo estable y relativamente popular con un buen soporte y un logotipo que le guste. No he oído hablar de Manjaro, pero cualquiera de los otros estará bien.

Centos y Ubuntu se usan con igual frecuencia, yo diría …