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本文介绍了在OpenSUSE Linux操作系统下配置深度学习环境的方法，包括网络设置和必要的深度学习软件安装。内容涵盖了openSUSE的网络配置步骤，以及如何利用conda管理Python环境，安装TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，助力用户高效搭建深度学习开发环境。
本文目录导读：
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已成为越来越多科研人员和开发者的必备技能，openSUSE 作为一款优秀的开源操作系统，在深度学习领域也有着广泛的应用，本文将详细介绍如何在 openSUSE 系统下配置深度学习环境，帮助读者快速搭建属于自己的深度学习平台。
openSUSE 简介
openSUSE 是一款基于 Linux 的操作系统，它以自由、开源、社区驱动为特点，提供了稳定、高效的运行环境，openSUSE 支持多种硬件平台，具有良好的兼容性和可扩展性，是深度学习研究的理想选择。
openSUSE 下深度学习环境配置
1、安装 openSUSE
确保你的计算机硬件满足 openSUSE 的安装要求，你可以从官方网站下载 openSUSE 的 ISO 镜像文件，然后使用 USB 刻录工具将其刻录到 U 盘中，启动计算机，选择从 U 盘启动，按照提示完成安装过程。
2、更新系统
安装完成后，首先更新系统以确保所有软件包都是最新的，在终端中输入以下命令：
sudo zypper refresh sudo zypper update
3、安装显卡驱动
深度学习框架通常需要高性能的显卡支持，NVIDIA 显卡的用户需要安装 NVIDIA 驱动，在终端中输入以下命令：
sudo zypper install nvidia-driver
安装完成后，重启计算机以使驱动生效。
4、安装 Python 和相关库
openSUSE 默认已安装 Python，但为了确保版本兼容性，我们可以手动安装 Python 3.8，在终端中输入以下命令：
sudo zypper install python3.8
安装一些常用的 Python 库：
sudo zypper install python3-numpy python3-scipy python3-matplotlib python3-pandas python3-scikit-learn
5、安装深度学习框架
目前，常用的深度学习框架有 TensorFlow、PyTorch、Keras 等，以下以 TensorFlow 和 PyTorch 为例，介绍如何在 openSUSE 下安装。
（1）安装 TensorFlow
在终端中输入以下命令：
pip3 install tensorflow
（2）安装 PyTorch
在终端中输入以下命令：
pip3 install torch torchvision torchaudio
6、配置环境变量
为了让深度学习框架能够正常使用，需要配置环境变量，在终端中输入以下命令，编辑~/.bashrc 文件：
nano ~/.bashrc
在文件末尾添加以下内容：
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
保存并退出编辑器，然后在终端中输入以下命令使环境变量生效：
source ~/.bashrc
7、测试深度学习环境
在终端中输入以下命令，测试 TensorFlow 是否安装成功：
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.constant([1, 2, 3])))"
如果输出结果为 6，则表示 TensorFlow 安装成功。
同理，输入以下命令测试 PyTorch 是否安装成功：
python3 -c "import torch; print(torch.sum(torch.tensor([1, 2, 3])))"
如果输出结果为 6，则表示 PyTorch 安装成功。
本文详细介绍了在 openSUSE 系统下配置深度学习环境的方法，通过以上步骤，你可以快速搭建属于自己的深度学习平台，开展相关研究，openSUSE 作为一款优秀的开源操作系统，在深度学习领域具有广泛的应用前景。
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本文标签属性：
openSUSE 深度学习配置：opensuse15.3
