[Linux操作系统]openSUSE 系统下深度学习环境配置指南|opensuse i3wm,openSUSE 深度学习配置,Linux操作系统,云主机博士

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本文介绍了在openSUSE操作系统下配置深度学习环境的详细步骤，包括安装i3wm窗口管理器和相关深度学习框架。通过本文指导，用户可以高效地在openSUSE系统中搭建适合深度学习的开发环境。

本文目录导读：

openSUSE 系统安装
安装CUDA和cuDNN
安装深度学习框架
验证深度学习环境

随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已成为众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，提供了稳定、高效的环境，非常适合搭建深度学习平台，本文将详细介绍如何在 openSUSE 系统下配置深度学习环境，帮助读者顺利开展相关工作。

openSUSE 系统安装

确保你的计算机硬件满足安装 openSUSE 的要求，可以从 openSUSE 官网下载最新版本的安装镜像，然后按照以下步骤进行安装：

1、制作启动盘：使用软件将安装镜像写入U盘，制作成启动盘。

2、开启计算机，进入BIOS设置，将U盘设置为第一启动设备。

3、重启计算机，按照屏幕提示进行安装。

4、安装完成后，重启计算机，进入 openSUSE 系统。

安装CUDA和cuDNN

深度学习框架通常需要依赖 CUDA 和 cuDNN 来实现 GPU 加速，以下是在 openSUSE 系统下安装 CUDA 和 cuDNN 的步骤：

1、安装 NVIDIA 驱动：确保计算机已安装 NVIDIA 显卡驱动，可以从 NVIDIA 官网下载最新版本的驱动，然后按照提示安装。

2、安装 CUDA：访问 NVIDIA 官网，下载 CUDA Toolkit，选择适用于 openSUSE 的版本，下载完成后，使用以下命令安装：

```

sudo sh cuda_xX.XX.X_YYYYMMDD_linux.run

```

XX.XX.X 为 CUDA 版本，YYYYMMDD 为发布日期。

3、配置环境变量：编辑~/.bashrc 文件，添加以下内容：

```

expoRT PATH=/usr/local/cuda-XX.XX.X/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-XX.XX.X/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

```

XX.XX.X 为 CUDA 版本。

4、安装 cuDNN：从 NVIDIA 官网下载 cuDNN，选择与 CUDA 版本兼容的版本，下载完成后，解压文件，将include 和lib 文件夹分别复制到/usr/local/cuda-XX.XX.X 目录下。

安装深度学习框架

以下是在 openSUSE 系统下安装常用深度学习框架的方法：

1、TensorFlow：从 TensorFlow 官网下载适用于 openSUSE 的 Python 包，使用以下命令安装：

```

pip install tensorflow-gpu

```

2、PyTorch：从 PyTorch 官网下载适用于 openSUSE 的 Python 包，使用以下命令安装：

```

pip install torch torchvision torchaudio -f httPS://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

```

3、Keras：从 Keras 官网下载适用于 openSUSE 的 Python 包，使用以下命令安装：

```

pip install keras

```

验证深度学习环境

安装完成后，可以运行以下代码验证深度学习环境是否正常：

import tensorflow as tf
print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([100, 100])))

如果输出结果为正常的数字，说明 TensorFlow 环境配置成功。

本文详细介绍了在 openSUSE 系统下配置深度学习环境的方法，通过安装 CUDA、cuDNN 和深度学习框架，可以在 openSUSE 系统上高效地开展深度学习研究，希望本文能为相关领域的科研人员和开发者提供帮助。

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openSUSE 深度学习配置：opensuse中文手册