[Linux操作系统]深度学习利器，在openSUSE上配置cuDNN|opensuse i3wm,openSUSE cuDNN 配置
本文主要介绍了如何在openSUSE上配置深度学习利器cuDNN。作者详细记录了安装过程，包括下载cuDNN源文件、解压、创建链接等步骤。作者提到了在配置过程中遇到的问题，如版本冲突和路径设置等，并给出了相应的解决方案。作者强调了在配置过程中的一些注意事项，如版本选择、依赖关系等。通过本文，读者可以了解到在openSUSE上配置cuDNN的具体步骤和可能遇到的问题，为深度学习在Linux操作系统上的应用提供了有力支持。
本文目录导读：
随着深度学习技术的飞速发展，神经网络模型在计算机视觉、自然语言处理等多个领域取得了显著的成果，为了更好地支持和推动深度学习的研究与应用，NVIDIA公司推出了cuDNN库，它为深度神经网络的计算提供了GPU加速功能，而在众多Linux发行版中，openSUSE因其稳定性和强大的硬件支持能力，成为了一款备受青睐的系统，本文将介绍如何在openSUSE上配置cuDNN，以便让用户能够充分利用GPU的强大计算能力，加速深度学习任务的完成。
准备工作
1、安装openSUSE：用户需要从openSUSE官方网站下载并安装openSUSE操作系统，为了确保良好的性能，建议选择openSUSE的Tumbleweed版本，它提供了最新的软件包和更好的硬件支持。
2、安装NVIDIA驱动：在安装好openSUSE后，需要安装NVIDIA驱动程序，可以使用官方的NVIDIA驱动程序，或者使用开源的NVIDIA驱动程序如NVIDIA-Linux-x86_64-418.67.run，安装过程中，请确保将驱动程序安装到系统目录中，以便后续配置cuDNN时能够正确识别。
3、安装CMake：CMake是一个跨平台的安装（编译）工具，能够使用简单的声明性语句描述所有平台的安装（编译过程），在openSUSE上安装CMake，可以使用以下命令：
sudo zypper install cmake
4、安装其他依赖库：在配置cuDNN之前，还需要安装一些必要的依赖库，如 Boost、OpenMP、Perfect Forwarding等，可以使用以下命令安装：
sudo zypper install boost-headers boost-devel openmpi-devel libperftools-dev
下载并安装cuDNN
1、访问NVIDIA官方网站，下载cuDNN库，在下载页面，可以根据自己的需求选择合适的cuDNN版本，下载的cuDNN版本需要与安装的CUDA版本相匹配。
2、解压下载的cuDNN压缩包，将解压后的文件夹放入到合适的位置，建议将cuDNN文件夹放置在/usr/include和/usr/lib64目录下，以便后续配置时能够正确引用。
3、修改libcuDNN.so链接：为了让系统能够找到cuDNN库，需要修改libcuDNN.so链接，可以使用以下命令：
sudo ln -s /path/to/cuda/lib64/libcuDNN.so /usr/lib64/libcuDNN.so
/path/to/cuda/lib64/为cuDNN库的实际位置。
4、配置环境变量：为了让openSUSE能够在任何目录下访问到cuDNN库，需要配置环境变量，编辑~/.bashrc文件，添加以下内容：
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib64/:/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
保存并关闭文件，然后使用以下命令使环境变量生效：
source ~/.bashrc
验证配置
1、安装深度学习框架：为了验证cuDNN配置是否成功，需要安装一个深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，这里以TensorFlow为例，使用以下命令安装：
sudo zypper install tensorflow
2、运行示例代码：在安装好TensorFlow后，可以运行以下Python代码来验证GPU加速是否正常工作：
import tensorflow as tf
创建一个简单的计算图
a = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
b = tf.constant([[1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0]])
c = tf.matmul(a, b)
启动会话并计算结果
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(c))如果能够正常输出结果，并且输出的结果与CPU加速时的结果一致，那么说明cuDNN配置成功。
本文详细介绍了如何在openSUSE上配置cuDNN，使得用户能够充分利用GPU的强大计算能力，加速深度学习任务的完成，通过本文的指导，相信读者能够顺利地在openSUSE上安装并配置cuDNN，为自己的深度学习研究提供有力支持。
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