在当前时代，深度学习越来越成为领域的热点问题。而深度学习在处理大规模数据时需要花费大量时间，而使用GPU进行计算可以加快深度学习的速度。CUDA是一种在GPU上的并行计算框架，它使得GPU上的深度学习变得更加高效。而Kali Linux作为一种便携式的操作系统，可以在支持的硬件上进行深度学习的开发。
CUDA优点
CUDA是一种加速GPU并行计算的框架。一般情况下，GPU上的流处理器能够并行计算多个任务，而CPU则是按照顺序执行单个任务。CUDA能够将计算任务分配到大规模的GPU上，并支持在不同的设备之间进行数据传输。这意味着CUDA计算能力可以比CPU快数百倍甚至数千倍。因此，当处理深度学习训练数据时，使用CUDA可以大大缩短训练时间。
同时，CUDA提供了一组高性能的库，如cublas和cudnn。使用这些库，深度学习研究人员可以轻松地实现各种模型，从而加快训练速度。因此，CUDA的使用是加速深度学习的必要条件。
Kali Linux中的CUDA安装
在Kali Linux中安装CUDA也是很容易的。用户需要通过官方网站下载CUDA安装文件。安装文件一般分为两个部分：CUDA运行时和CUDA驱动程序。运行时环境是必需的，而驱动程序则应该与您计算机上的GPU相对应。
安装运行时和驱动程序后，使用nvidia-i命令可以查看GPU设备。接下来，需要为CUDA设置相应的环境变量。用户可以通过编辑.bashrc文件来设置环境变量。编辑完成后，需要运行source命令即可使得环境变量生效。
Kali Linux中的深度学习开发
在安装CUDA和相应的环境变量后，用户可以在Kali Linux上进行深度学习开发。Kali Linux提供了一组有用的深度学习工具，如TensorFlow、Keras和PyTorch。这些工具可以帮助用户快速搭建深度学习模型，并使用CUDA进行计算。
例如，用户可以使用PyTorch进行CNN（卷积神经网络）的训练。用户需要导入pytorch和numpy库。接下来，用户可以使用PyTorch进行模型搭建和数据训练。同时，在训练过程中，用户可以使用CUDA加速计算。通过以下代码可以实现CUDA加速计算：
device = torch.device(‘cuda’ if torch.cuda.is_avlable() else ‘cpu’)
model.to(device)
在上述代码中，用户可以使用if-else语句检查CUDA是否可用。如果CUDA可用，则将模型上传至CUDA设备中进行训练，否则模型在CPU上进行训练。
使用CUDA可以大大提高深度学习的计算速度。Kali Linux作为一种便携式的操作系统，提供了许多深度学习开发工具，同时也支持CUDA加速。在Kali Linux上，用户可以快速开发深度学习模型，并使用CUDA进行高效的计算。因此，Kali Linux是一个很好的深度学习开发平台。
相关问题拓展阅读：
linux下CUDA程序一般怎么编译
需要编写Makefile 可以参照gcc的Makefile编写一个 cu格式是cuda的程橡银序么？ 那调用的编译器应该有所区别 Makefile里需要稿如没指定编译器 CC:=gcc gcc改成你用的编译键纳器
1.源程序的编译 在Linux下面,如果要编译一个雹码枯C语言源程序,我们要使用GNU的gcc编译器. 下面 我们以一源洞个实例来说明如何模唤使用gcc编译器.
如何利用WireShark破解网站密码
当我们输入账号、密码登录一个网站时，网站如果允许你使用HTTP（明文）进行身份验证，此时捕获通信流量非常简单，然后就可以对捕获到的流量进行分析以获取登录账号和密码。这种方法不仅适用于局域网，甚至还适用于互联网。这就意味着，攻击者将可以破解任何使用HTTP协议洞没进行身份验证的网站密码。
在局域网内要做到这一点很容易，这不禁使你惊讶HTTP是有多么的不安全。你可以在宿舍网络、工作网络，甚至是校园网络尝试这种破解方法，不过校园网络需要允许广播流量功能，并且要求你的局域网网卡可以设置为混杂模式。
下面就让我们在一个简单的网站上实验这种方法，本实验我是在同一个电脑上进行的。实践的时候，你可以在虚拟机和物理机之间进行。
注意，一些路由器并不支持广播流量功能，所以在这种路由器上可能会失败。
Step 1：运行WireShark并捕获流量
在Kali Linux中可以按以下步骤运行WireShark：
Application > Kali Linux > Top 10Security Tools > Wireshark
在WireShark中依次点击 Capture > Interface 选项，然后选中适用的网卡瞎改接口，在我的例子中，我使用了一个USB无线网卡，所以我选择了 wlan0。
如果一切顺利，那么接下来你可以按下开始按钮，然后Wireshark将开始捕获流量。如果你错过了这一步，那么你通过回到 Capture > Interface > Start开始捕获流量。
Step 2：过滤POST数据流量
此时，Wireshark开始监听并捕获所有的网络流量。然后我打开浏览器并用我的用户名和密码登录一个网站，当认证过程结束并成功登录之后，返回并停止Wireshark的流量捕获。
通常情况下，将会捕获很多流量数据，然而我们只对POST数据感兴趣。为什么是POST数据呢？
因为当你输入用户名和密码并点击登录按钮时，将会产生一个POST方法将你输入的数据发送到远程服务器上。
为了过滤并滤出POST数据，可以在Filter输入框中输入以下指令：