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本文详细介绍了在OpenSUSE系统中安装和配置TensorFlow的方法，涵盖了从系统准备到TensorFlow 1.x版本的安装过程，为用户提供了清晰的步骤指导，助力顺利搭建深度学习环境。
本文目录导读：
TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google Brain 团队开发，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域，在 openSUSE 系统上安装 TensorFlow 可以让你充分利用这个强大的工具，下面将详细介绍在 openSUSE 系统下安装 TensorFlow 的步骤。
安装 Python 和 pip
1、确保你的 openSUSE 系统已经安装了 Python，你可以通过以下命令检查 Python 是否已安装：
```
python --version
```
如果没有安装，可以使用以下命令安装 Python：
```
sudo zypper install python3
```
2、安装 pip，pip 是 Python 的包管理工具，用于安装 Python 包，可以使用以下命令安装 pip：
```
sudo zypper install python3-pip
```
3、安装完成后，验证 pip 是否已正确安装：
```
pip3 --version
```
安装 TensorFlow
1、在安装 TensorFlow 之前，建议创建一个虚拟环境，以避免污染全局 Python 环境，可以使用以下命令创建虚拟环境：
```
python3 -m venv tensorflow_env
```
2、激活虚拟环境：
```
source tensorflow_env/bin/activate
```
3、在虚拟环境中安装 TensorFlow，TensorFlow 有两个版本：CPU 版本和 GPU 版本，如果你不需要使用 GPU 加速，可以安装 CPU 版本：
```
pip install tensorflow
```
如果你需要使用 GPU 加速，安装 GPU 版本：
```
pip install tensorflow-gpu
```
4、安装完成后，可以运行以下命令验证 TensorFlow 是否已正确安装：
```
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([100, 100])))"
```
如果没有报错，并输出了随机数的和，TensorFlow 已经成功安装。
配置 TensorFlow
1、为了更好地使用 TensorFlow，你可能需要对 TensorFlow 进行一些配置，创建一个名为my_tensorflow_config.py 的 Python 文件，并添加以下内容：
```python
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # 只显示 warning 和 error 信息
```
2、将该文件添加到 Python 的搜索路径中，可以在你的项目目录下创建一个名为lib 的文件夹，并将my_tensorflow_config.py 文件放入该文件夹中，在项目目录下运行以下命令：
```
python -m compileall .
```
3、这样，每次运行 TensorFlow 相关代码时，都会自动加载my_tensorflow_config.py 文件，从而配置 TensorFlow。
使用 TensorFlow
你已经成功安装和配置了 TensorFlow，可以开始使用它进行机器学习开发了，以下是一个简单的 TensorFlow 示例：
import tensorflow as tf 创建一个常量 a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]]) 创建一个变量 b = tf.Variable([[1, 2], [3, 4]]) 执行加法运算 c = a + b 打印结果 print(c.numpy())
运行上述代码，你会得到以下输出：
[[ 2 4] [ 6 8]]
至此，你已经成功在 openSUSE 系统上安装和配置了 TensorFlow，可以开始你的机器学习之旅了。
以下是为本文生成的 50 个中文相关关键词：
openSUSE, TensorFlow, 安装, 配置, Python, pip, 虚拟环境, CPU 版本, GPU 版本, 验证, 配置文件, 搜索路径, 编译, 示例, 常量, 变量, 加法运算, 输出, 机器学习, 开源, 框架, Google Brain, 自然语言处理, 计算机视觉, 推荐系统, 环境变量, 日志级别, 模块, 导入, 常量操作, 变量操作, 运算符, 数组, 输出格式, numpy, 矩阵, 线性代数, 神经网络, 深度学习, 模型训练, 数据处理, 特征工程, 优化器, 损失函数, 训练过程, 评估指标, 预测
本文标签属性：
openSUSE TensorFlow 安装：tensorflow1.14gpu安装
