废话：
平时没事有用到的Linux系统有Centos/Redhat/Ubuntu/UOS/Deepin，其中Ubuntu系统主要是用来工作生产的，UOS就是看看国家队的进展如何，Deepin就是看看民营企业的力量，同时也是看看自己小二十年前几块一张CD的WINDOW系统盘的公司现在如何了，而至于其他的Linux系统也就是看看所谓的企业级Linux是长啥样的了。
虽然用过这么多版本的Linux系统，但是从来都是用Ubuntu来做生产，大概10多年前的时候Linux世界还没有说哪个系统就一定是生产系统，那时候只有企业级安全系统，如：Redhat、Centos，至于Ubuntu系统则是很多喜欢IT技术的人用来玩的，那个时代的Ubuntu真的是用来玩的。10多年前的Ubuntu的软件环境和今天的基本一样，日常应用的软件基本是不靠谱的，我觉得那时Ubuntu唯一吸引人的就是它的软件中心的设置，像Linux这么憋的系统在10多年前就能提供软件中心这个东西，实在是惊艳的表现，而我之所以在10多年前就一直把Ubuntu系统作为主要使用的Linux系统则是因为它所提供的预安装组件十分的齐全，不像Redhat和Centos，安装一些软件就需要各种复杂的配置依赖环境，虽然Linux的软件环境依赖是一直被吐槽的，不过能做到Ubuntu这个水平就已经可以要人能够正常使用了。也是在大于10年前，在软件公司的时候已经发现大家用的开发环境都已经慢慢的从centos转成了Ubuntu，可能也就是从那个时候开始Ubuntu慢慢也就成了开发生产的Linux系统了。
最近几年的大背景导致的，我没事就support下国产软件，对于其中的Deepin我则是一直看好的，没事就用Deepin放爱奇艺玩，虽然流畅度远远低于正常的其他系统，不过我也还是能凑合接受的，最近突然想到这么一个问题，那就是Deepin这样的系统可以不可以做生产系统呢，尤其是现在最火的深度领域，于是就有了本文。
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首先说下，使用Deepin开发纯CPU代码，只要是选择stable版本，还是可以的，虽然各方面应该还是没有Ubuntu好用，不过至少是可以用，而且你还可以同时在电脑上开个QQ和微信，嘿嘿嘿，对，其实唯一的优点可能就是能开QQ和微信。
重点就是GPU环境，尤其是TensorFlow和pytorch这样的GPU框架，这里就直接说下答案了，不好用，准确的说就是使用Deepin开发深度学习的GPU代码不可行。直接上亲测结果：
这里我分别使用了conda安装深度学习框架方法（conda 安装cuda和cudnn），和手动从nvidia官方下载安装cuda和cudnn的方式，发现在Ubuntu上完全没问题的安装方法在Deepin系统上居然不能通过深度学习框架调用GPU设备。原本以为是conda没有为deepin系统做适配度更好的cuda和cudnn，但是即使手动从nvidia官方下载debian版本的cuda和cudnn后也无法使用GPU版本的深度学习框架（包括pytorch和TensorFlow）。
最终答案就是：
除了Ubuntu以外的Linux系统无法运行Tensorflow/Pytorch的GPU版本。
PS: 由于Ubuntu的使用之广，影响力之深，很多软硬件公司都会为期做适配，这样慢慢也就导致了很多开发环境只能在Ubuntu系统上运行，尤其是异构计算环境的软件。
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标签：10,Ubuntu,系统,Deepin,Pytorch,Linux,GPU From： https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/16964318.html