新手做深度学习项目应该选择Ubuntu还是CentOS？

对于新手做深度学习项目，强烈推荐选择 Ubuntu，尤其是 Ubuntu 20.04 LTS 或 22.04 LTS。以下是详细原因分析：

✅ 为什么推荐 Ubuntu？

1. 社区支持更强大

• Ubuntu 拥有庞大的用户和开发者社区，遇到问题时（如驱动安装、CUDA 配置等），很容易在 Google、Stack Overflow、GitHub 上找到解决方案。
• 大多数深度学习教程、官方文档（如 PyTorch、TensorFlow、NVIDIA）都以 Ubuntu 为默认环境进行演示。

2. 对 NVIDIA GPU 支持更好

• 安装 NVIDIA 显卡驱动、CUDA 和 cuDNN 在 Ubuntu 上流程成熟、文档丰富。
• Ubuntu 的内核更新频繁，对新硬件（包括最新的 GPU）兼容性更好。
• NVIDIA 官方提供 .deb 包支持 Ubuntu，安装更简单。

3. 软件包管理更友好

• 使用 apt 管理软件，配合 pip 和 conda，可以轻松安装 Python、PyTorch、TensorFlow 等工具。
• 第三方 PPA（Personal Package Archive）资源丰富，可快速获取最新版本的开发工具。

4. 与主流开发工具链兼容性好

• Jupyter Notebook、VS Code、Docker、WSL（Windows Subsystem for Linux）等在 Ubuntu 上运行最稳定。
• 多数云平台（如 AWS、Google Cloud、阿里云）提供的深度学习镜像也基于 Ubuntu。

5. 适合初学者的学习曲线更平缓

• 图形界面友好（可选 GNOME 桌面），适合不熟悉命令行的新手。
• 出错时更容易通过 GUI 工具排查问题（如网络、显示设置等）。

❌ 为什么不推荐 CentOS（尤其是 CentOS 7/8）？

1. 软件版本陈旧

• CentOS 为了稳定性，默认仓库中的软件版本较老（如 Python、GCC、内核），可能不满足某些深度学习框架的要求。
• 安装新版 CUDA 或 PyTorch 时容易遇到依赖冲突。

2. NVIDIA 驱动支持不如 Ubuntu 及时

• 虽然也可以安装，但过程更复杂，容易出现 kernel module 编译失败等问题。
• 社区讨论少，排错困难。

3. CentOS Stream 的不确定性

• 传统 CentOS 已停止维护，转为滚动发布（CentOS Stream），不再适合追求稳定的用户。
• 对新手来说，系统行为变化较多，学习成本更高。

4. 生态偏向企业服务器，不适合个人开发

• CentOS 更常用于生产服务器环境，缺少面向开发者的便捷工具和文档。

🆚 总结对比

✅ 建议配置

• 操作系统：Ubuntu 22.04 LTS（长期支持，到 2027 年）
• 桌面环境：默认 GNOME 即可
• 包管理：结合 apt + conda（推荐使用 Miniconda 或 Anaconda 管理 Python 环境）
• GPU 支持：安装 NVIDIA 官方驱动 + CUDA Toolkit + cuDNN（可通过 NVIDIA 官网或 conda 安装）

💡 小贴士

如果你在 Windows 上，也可以使用 WSL2（Windows Subsystem for Linux） + Ubuntu，既能享受 Windows 的便利，又能运行完整的 Linux 深度学习环境，非常适合新手过渡。

结论：

新手做深度学习项目，请优先选择 Ubuntu（20.04 或 22.04 LTS），它能让你把精力集中在“学模型”而不是“搞系统”。