linux 学习困难吗?

本文分享了作者初接触新技术时遇到的困难及如何逐渐适应的过程。通过坚持使用三个月,作者最终克服了初期的不适应,习惯了这项技术。
 我刚开始使用的时候确实困难...  可是你要坚持下来.因为你马上就会习惯的.我坚持使用它三个月.但是现在我习惯了
学习和使用 Ubuntu 对于没有 Linux 经验的用户来说,**初期可能会有一些困难,但并不克服**。随着深度学习、AI 开发普遍依赖 Linux 环境(尤其是 GPU 训练),掌握基本的 Ubuntu 使用已成为一项非常有价值的技能。 --- ### 回答问题 **没Linux,使用 Ubuntu 有困难吗?** 是的,刚开始会有一些不适应,比如没有熟悉的图形界面菜单、需要使用命令行操作等,但 **Ubuntu 是所有 Linux 发行版中最适合初者的系统之一**,配合现代桌面环境(如 GNOME)和丰富的社区支持,大多数新手在 1~2 周内就能掌握基本操作。 --- ### 解释 #### ✅ 为什么对新手友好? 1. **图形化界面类似 Windows** - Ubuntu 桌面版提供与 Windows 类似的窗口管理器、文件浏览器、设置中心。 - 可以用鼠标点击安装软件、上网、编辑文档。 2. **软件生态丰富** - 支持 Chrome、VS Code、PyCharm、Git、Docker 等常用开发工具。 - 软件中心可一键安装常见应用。 3. **社区支持强大** - 遇到问题时,Google 或百度搜索“Ubuntu 如何XXX”几乎总能找到解决方案。 - 中文论坛(如 Ubuntu 中文社区)、知乎、B站教程众多。 4. **适合 AI/深度学习开发** - 所有主流框架(MindSpore、PyTorch、TensorFlow)都优先支持 Linux。 - 易于配置 CUDA、NVIDIA 驱动、Docker、Kubernetes 等。 #### ⚠️ 初期可能遇到的困难 | 困难 | 解决方法 | |------|----------| | 不会使用终端(Terminal) | 学习常用命令:`ls`, `cd`, `pwd`, `mkdir`, `rm`, `cp`, `mv`, `python`, `pip` | | 不知道如何安装软件 | 使用 `sudo apt install xxx`(如 `sudo apt install python3-pip`) | | 权限问题(Permission denied) | 理解 `sudo` 的作用,避免滥用;注意文件归属 | | 网络或驱动问题 | 使用国内镜像源(如阿里云、清华源)加速下载 | #### 🛠 推荐学习路径(零基础 7 天上手) 1. 第1天:安装 Ubuntu(推荐双系统或使用虚拟机) 2. 第2天:熟悉桌面环境 + 文件管理 3. 第3天:学习基本终端命令 4. 第4天:安装 Python 和 pip 5. 第5天:安装并运行一个简单 Python 脚本 6. 第6天:安装 NVIDIA 驱动(可选) 7. 第7天:安装 MindSpore GPU 版并运行示例 > 💡 提示:可以先在 **Windows 上使用 VirtualBox 或 VMware 安装 Ubuntu 虚拟机**练习,不会影响原有系统。 --- ### 示例代码:验证 Ubuntu 上能否运行 MindSpore ```python import mindspore as ms from mindspore import Tensor import numpy as np # 检查设备类型 print("当前运行设备:", ms.get_context('device_target')) # 创建张量并做简单计算 x = Tensor(np.array([1, 2, 3]), ms.float32) y = Tensor(np.array([4, 5, 6]), ms.float32) z = x + y print("计算结果:", z) ``` 如果输出中显示 `GPU`,说明你已成功在 Ubuntu 上运行 MindSpore + GPU! ---
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