如果僅僅是TensorFlow和Caffe的話，可以在Windows上開發。
TensorFlow的Windows支援挺不錯的。
比如，在Windows上安裝TensorFlow只需一個命令（假定你的機器配置好了顯示卡相關驅動、CUDA等，還有Python環境）：
pip3 install --upgrade tensorflow-gpu
簡單吧？
Caffe對Windows的支援沒有TensorFlow好，還屬於社群支援。
具體安裝方法可以參考Caffe官方GitHub倉庫的Windows分支。有適配Visual Studio 2015, CUDA 8.0, Python 3.5/2.7的編譯好的二進位制檔案下載。
https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows
當然，還是有些框架對Windows支援很差或者乾脆沒有支援。所以基於Linux開發也不錯。
我建議你直接用就是了，不用先去學Linux。今時今日，像Ubuntu這樣的發行版，基本上已經接近開箱即用的程度（注意，僅限於開發方面）。
想想看，你開發主要用的軟體是哪些？主要就是IDE、瀏覽器。
瀏覽器，不管是Chrome還是Firefox，在Linux下和Windows、macOS下基本上沒有什麼區別。（我想很少有人非用IE或者Edge或者Safari不可吧。）
IDE，機器學習最常用的語言是Python。那Python公認最好的IDE就是PyCharm，PyCharm在Linux、Windows、macOS下也沒有什麼區別。
如果有查文獻的需求的話，Zotero也一樣是跨Linux、Windows、macOS的。
也就是說，大部分的時間，你都是在和“高層”的開發工具打交道，這些開發工具都是跨平臺的。你並不需要接觸作業系統。
當然，Linux下還是有少數時候需要用一下命令列的。一般而言，各大框架都會有詳細的文件，照著做就是了。（可能事先需要花半小時到兩小時熟悉一下命令列的基本用法，推薦 Survival guide for Unix newbies http://matt.might.net/articles/basic-unix/）
總之就是直接上手開發就可以。不用特意抽很多時間去掌握linux知識。
如果僅僅是TensorFlow和Caffe的話，可以在Windows上開發。
TensorFlow的Windows支援挺不錯的。
比如，在Windows上安裝TensorFlow只需一個命令（假定你的機器配置好了顯示卡相關驅動、CUDA等，還有Python環境）：
pip3 install --upgrade tensorflow-gpu
簡單吧？
Caffe對Windows的支援沒有TensorFlow好，還屬於社群支援。
具體安裝方法可以參考Caffe官方GitHub倉庫的Windows分支。有適配Visual Studio 2015, CUDA 8.0, Python 3.5/2.7的編譯好的二進位制檔案下載。
https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows
當然，還是有些框架對Windows支援很差或者乾脆沒有支援。所以基於Linux開發也不錯。
我建議你直接用就是了，不用先去學Linux。今時今日，像Ubuntu這樣的發行版，基本上已經接近開箱即用的程度（注意，僅限於開發方面）。
想想看，你開發主要用的軟體是哪些？主要就是IDE、瀏覽器。
瀏覽器，不管是Chrome還是Firefox，在Linux下和Windows、macOS下基本上沒有什麼區別。（我想很少有人非用IE或者Edge或者Safari不可吧。）
IDE，機器學習最常用的語言是Python。那Python公認最好的IDE就是PyCharm，PyCharm在Linux、Windows、macOS下也沒有什麼區別。
如果有查文獻的需求的話，Zotero也一樣是跨Linux、Windows、macOS的。
也就是說，大部分的時間，你都是在和“高層”的開發工具打交道，這些開發工具都是跨平臺的。你並不需要接觸作業系統。
當然，Linux下還是有少數時候需要用一下命令列的。一般而言，各大框架都會有詳細的文件，照著做就是了。（可能事先需要花半小時到兩小時熟悉一下命令列的基本用法，推薦 Survival guide for Unix newbies http://matt.might.net/articles/basic-unix/）
總之就是直接上手開發就可以。不用特意抽很多時間去掌握linux知識。