然而，问题来了！
人工智能的代表性技能—深度学习，是一群技能大咖搞起来的。这些大咖们的共性特点，都是Linux铁粉、都对Windows不感冒。当然，随着利用面的拓宽，许多AI干系的技能软件也开始支持Windows。比如，Google出品的Tensorflow，可以在Windows平台安装利用【详细过程可参考https://www.wukong.com/question/6505648900660003076/】。但是，安装只是入坑的第一步，开拓中碰着的问题才是千奇百怪。这时，到网上一搜，类似问题是不少人关注，但办理方法却险些全是Linux的。
一言以蔽之，目前阶段，真想搞人工智能，还必须要在Linux平台。
以Ubuntu为代表的Linux，在易用性方面进步很大，引入了大量图形化界面。然而，很多操作毕竟与Windows不同。大家知道，Windows的很多操作习气，微软同学是有专利的。很多时候，不是Linux不想兼容Windows，而是专利利剑高悬，臣妾做不到啊！
扯了这么多，引出咱们的问题：咱想搞人工智能，咱也知道离不开Linux，可咱便是不会用Linux！
有办法吗？
答案是有！
初看起来，我们要做的是两点：第一，拥有一个完善的Linux人工智能开拓环境；第二，在Windows中调用这个环境进行开拓。
第一个问题，一些同学立时想到了，用虚拟机啊。聪明！
在Windows建立一个Linux虚拟机，分分钟的事。第二个问题，咱们在Windows平台通过远程调试，连接到这个Linux虚拟机，就可以“本地编码、远程实行”了。目前，PyCharm、VS Code与Visual Studio都已经支持远程调试。以是，这条路线是可以走的。
但是，Linux可没Windows那么方便。大咖们干事，喜好开源与高效。本日你做一个软件包A，开放出来；来日诰日开拓别的软件B，相同功能直接就调用A而无需再造一遍轮子。可是，咱假如想用B，就得把A也得安装了，否则B就不能正常运行。这种软件包依赖，在Linux开拓中是如此的普遍，险些是不可能绕过的。
就拿人工智能来说，比如要做图像处理，除了深度学习框架如Tensorflow、PyTorch等，恐怕openCV、PIL少不了，再然后Numpy、Pandas、Matplotlib也用得到。这些软件又依赖一些别的软件包。哈哈，是不是“子子孙孙无穷尽”的觉得？！
深度学习的根本是大数据。比如，著名的图像处理竞赛ImageNet，演习图片高达数百万张，全部解压后霸占将近1TB的空间。显然，如果须要将这些数据上传到远程主性能力开始模型演习，这种远程事情模式也是不现实的。
难！
咱也长期为这些问题所困。
然而，最近，咱创造了一个好东西—AI算力租赁。大略地说，对方把Linux及人工智能配套软件都装好，然后把这个别系租给咱们。咱们通过远程调用的办法，直接把代码传上去实行。更知心的是，
常用数据集都内置了，无需咱从网高下载再去上传，省流量省韶光。GPU物美价廉，刁悍的GTX 1080Ti才要5元/小时。算力还能按需扩充。本日调代码，就只要一块显卡。往后要训大模型，就多申请几块显卡。一块1080Ti得七八千呢，自建大环境，本钱是杠杠的。算力租赁是用钱能办理的事。如何配置PyCharm、VS Code与Visual Studio来支持远程调试，也有不小的事情量。好在已经有这方面的教程(查看教程点击https://www.easyaiforum.cn/thread-625-1-1.html)
行之文末，在CSDN已经有同道创造同样的宝贝了。它家的比较，很是详尽。这里就不再多说，直接放链接https://blog.csdn.net/dlhlSC/article/details/83180695