对于深度学习电脑系统的选择，有以下几种推荐：

Windows系统

适用人群：习惯图形化界面操作的用户。

推荐组合：

操作系统：Windows 10 64位

安装组合：Anaconda + PyTorch（GPU版） + GTX1060

其他工具：Jupyter Notebook，用于编写和运行Python代码

注意事项：

部分开源项目可能不支持Windows。

安装CUDA和cuDNN时，需要确保版本兼容。

MacOS系统

适用人群：习惯MacOS操作系统的用户。

限制：因缺乏CUDA驱动，不适合深度学习开发，但可以通过安装Windows使用。

Linux系统（尤其是Ubuntu）

适用人群：习惯命令行操作和开源项目的用户。

推荐组合：

操作系统：Ubuntu 20.04 LTS等长期支持版本

其他工具：Python（建议3.8及以上版本），pip，Jupyter Notebook等

优点：几乎所有深度学习项目都在Linux环境下运行，有丰富的软件支持和社区资源。

建议

初学者：如果对命令行操作不熟悉，建议先使用Windows系统，并选择Anaconda和PyTorch的组合，因为这样可以快速搭建起深度学习环境。

专业人士：如果习惯开源项目和命令行操作，强烈推荐使用Linux系统（如Ubuntu），因为其稳定性和对深度学习工具的支持更为出色。

硬件要求：确保有足够的计算资源（如多核高性能CPU、NVIDIA GPU、至少16GB内存和500GB SSD），以应对大规模深度学习任务的需求。