Ubuntu是一款流行的Linux操作系统，它提供了许多开源软件和工具，使用户能够轻松地构建和运行各种应用程序。对于初学者来说，Ubuntu是一个不错的选择，因为它的界面简洁明了，易于学习和使用。

在Ubuntu上搭建深度学习环境需要一些步骤。首先，你需要安装Python，因为深度学习通常使用Python编程语言。你可以从官方网站下载并安装最新的Python版本。然后，你需要安装一些深度学习相关的包，如TensorFlow、Keras等。这些包可以从PyPI（Python Package Index）下载并安装。

接下来，你需要下载一些预训练的深度学习模型，如MNIST数据集上的手写数字识别模型。你可以从GitHub上找到这些模型的源代码，并按照官方文档进行编译和安装。

最后，你需要创建一个虚拟环境来隔离不同项目的依赖关系，并使用pip命令安装所需的库和模型。这样可以避免版本冲突和其他问题。

在整个过程中，你可能会遇到一些问题，例如缺少依赖项或配置错误。这时，你可以查阅官方文档或在社区论坛上寻求帮助。持续更新意味着Ubuntu会定期发布新版本，其中包含新的功能和改进。这意味着你可以随时获得最新的支持和修复。