是 ubuntu 资源丰富还是咋的？ 一直是 fedora 阵营的，不太习惯 ubuntu。 是不是要改改我的偏见了

这还分阵营……

D4J Transflow ？ 只是因为 ubuntu 用的人多，教程大部分根据 ubuntu 来写而已。看看官网文档，一般都有多系统使用指南

TF 的话 Google 偏爱 Ubutntu 吧，Android 源码编译也是一直是以 Ubuntu 为例的。


你还别说，我身边做类似工作的的确是 Ubuntu。
可是，线上运行环境是 CentOS

装开发环境总是很方便

怎么简单怎么来, 谁愿意花更多时间折腾其他发行版呐...

fedora , redhat, centos 呵呵呵

ubuntu 版本新。桌面友好。

有些古董 centos，python 2.4 喂你一脸。gcc 4.4 又一脸。

搞数据、搞算法已经够头大了。不想再折腾 linux 发行版了。

不得不说，linux 桌面端市场占有率第一是 ubuntu。。。
没啥理由，就是用的人多而已
[理由归理由，我依然选择 debian]

这也是为什么 windows 占用率这么高的原因

国内用 centos 是整治正确，用 ubuntu 楼主就惊讶了

因为用的人多...........

CentOS 了解一下

就如前端开发很多人都推荐 mac 一样，大部分教程用什么开发平台，那么就有越多的人用那个开发平台。
还不是话语权的问题，多个有话语权的人用一类，那么他们影响的群体也往往用那一类。

方便

是因为 docker 吧？……

你的感觉没错。
基本比例是这样子的：
Ubuntu 35.8%, Debian 31.9%, CentOS 20.6%, Red Hat (RHEL) 3.3%, Gentoo 2.7%, Fedora 0.9%
来源：
https://en.m.wikipedia.org/wiki/Usage_share_of_operating_systems#Market_share_by_category

任天堂 48。32 市场占有这么厉害么
红绿帽子果真管用

我已经在人工智能企业工作过一段时间了，说说我的体会：
ubuntu 比较容易能让那些非计算机从业人员，偏科学家的人用起来
往更广泛的意思说，就是易用性强
不过所谓版本老…… nvidia 的驱动程序至今只提供到 ubuntu17.10 ；而对 ubuntu LTS 只提供到 16.04 ，不支持 18.04
在这种环境下，其实 ubuntu 也并不比 centos 强

centos+1
除了架梯子以外就跟 linux 没什么交集的路过

嗯开发使用的基本上都是 Ubuntu，但是线上基本上都是 centos 因为 centos 稳定，Ubuntu 比较新，但是容易出问题，没几个愿意整天修系统的

CentOS 稳定都是靠软件旧撑的，万年不更新的系统名不虚传。
想稳定选 Debian 肯定没错，或者 BSD 系，反正 CentOS 吗，为了稳定安全漏洞都不及时修补也是没谁了。


但是对于非人工智能领域用户就很友好，因为并不需要 CUDA，nouveau 是最新的版本
https://packages.ubuntu.com/bionic/xserver-xorg-video-nouveau

主要是 NVIDIA CUDA 驱动好折腾

这两货有区别么？ docker 了解下

想比較新又沒 bug 的請選擇 manjaro

线上用 Centos 可能是习惯使然吧，毕竟 Ubuntu server LTS 也很稳定。

马上重装系统去了

我想说我怂了，决定尝试 ubuntu 了

实际上使用 Archlinux/Manjaro 做深度学习平台非常好用。
Archlinux 官方源里有最新版 NVIDIA 驱动、CUDA 和适配最新 CUDA 的 TensorFlow、PyTorch 的包，可以直接安装。杜绝了安装 NVIDIA 驱动和 CUDA 操作不当搞炸系统，用 pip 安装的 Tensorflow 和 CUDA 版本不匹配必须手动编译等问题。Manjaro 在 Archlinux 的基础上增添了安装系统方便（像 ubuntu 一样的图形化安装），自带 NVIDIA 闭源驱动（只要安装时开启 nonfree 驱动选项，N 卡驱动甚至不用自己动手装！），官方源提供多种内核版本（ 3.18 到 4.17 一应俱全，适合需要安装某些只兼容旧内核的网卡驱动的情况）等便利。

谷歌有个操作系统叫 Goobuntu

好的，收藏了

因为做机器学习或者科学研究的人把关注点放在怎么做出成果来，而不是像很多没事干的人把时间花在折腾系统上。

arch/manjaro 是真的非常非常好用

ubuntu 上库新呀

借机 slackware 能用吗？

很简单，最早贾扬清当初做 caffe 的时候直接提供了 ubuntu 的支持，教程也按这个写的。
我们这些学习者当然上 ubuntu 咯。
后来发现大家都这样用。多好，有问题 google 一下。

因为很多做这个的人不是纯程序员出身，或者说在学校里搞这个的学生很多都不是喜欢折腾系统的那一群，就这样了。

我个人是用 Fedora 的，毕竟社区版本，服务器是 CentOS 的，红帽一家亲。
Ubuntu 这个就是因为用户群大，而且大多数人一上手 linux 都是 Ubuntu （我也是）。学术界关注的是出成果，只要 work 就行，不会花时间折腾系统的。

Swift Linux 版也是特意标出来 Ubuntu …

fedora 呀，比 ubuntu 还新

因为非 ubuntu 可能学不会，我说的是学深度学习的人，233。

其实你们都没说到点子上。
Deep Learning 大部分算法和模型都出自高校、公司研究所，而你不能指望他们去折腾其他的系统。
前端研究影响应用，更何况还有很多拿来就用主义

其实道理很简单。RH 系的流行就是因为很多 java 系的软件只提供 rpm 包。
同样的道理，机器学习很多软件优先提供 deb 包。
什么稳定不稳定都是骗人的。