推荐阅读:
[AI-人工智能]免翻墙的AI利器：樱桃茶·智域GPT，让你轻松使用ChatGPT和Midjourney - 免费AIGC工具 - 拼车/合租账号 八折优惠码: AIGCJOEDISCOUNT2024
[AI-人工智能]银河录像局: 国内可靠的AI工具与流媒体的合租平台 高效省钱、现号秒发、翻车赔偿、无限续费|95折优惠码: AIGCJOE
[AI-人工智能]免梯免翻墙-ChatGPT拼车站月卡 | 可用GPT4/GPT4o/o1-preview | 会话隔离 | 全网最低价独享体验ChatGPT/Claude会员服务
[AI-人工智能]边界AICHAT - 超级永久终身会员激活 史诗级神器，口碑炸裂！300万人都在用的AI平台
本文详细介绍在openSUSE系统下安装与配置PyTorch的步骤，包括依赖库的安装、PyTorch及其相关库（如OpenCV）的安装方法。内容涵盖从环境准备到最终测试验证的全过程，为用户提供了便捷的配置指南。
本文目录导读：
随着人工智能技术的不断发展，PyTorch 凭借其易用性和强大的功能，成为了深度学习领域的重要框架之一，本文将详细介绍如何在 openSUSE 系统下配置 PyTorch，帮助读者快速搭建深度学习环境。
openSUSE 系统准备
1、安装 openSUSE 系统
确保你的计算机上已经安装了 openSUSE 系统，可以从 openSUSE 官网下载最新的安装镜像，并按照官方指南进行安装。
2、更新系统
在安装完系统后，执行以下命令更新系统：
sudo zypper refresh sudo zypper update
安装 Python 和相关依赖
1、安装 Python
openSUSE 默认已经安装了 Python，但为了确保版本兼容性，我们可以安装 Python 3.8 或更高版本，执行以下命令安装 Python：
sudo zypper install python3 python3-pip
2、安装相关依赖
安装 PyTorch 需要一些依赖库，执行以下命令安装：
sudo zypper install python3-numpy python3-scipy python3-mkl
安装 PyTorch
1、下载 PyTorch 源码
从 PyTorch 官网下载最新版本的 PyTorch 源码，地址为：httPS://github.com/pytorch/pytorch
2、编译 PyTorch
将下载的源码解压到指定目录，然后进入该目录，执行以下命令编译 PyTorch：
mkdir build cd build cmake .. make
3、安装 PyTorch
编译完成后，执行以下命令安装 PyTorch：
sudo make install
验证 PyTorch 安装
1、运行 Python 交互式环境
在终端中输入以下命令，进入 Python 交互式环境：
python3
2、导入 PyTorch 并验证
在 Python 交互式环境中，输入以下代码，验证 PyTorch 是否安装成功：
import torch print(torch.__version__)
PyTorch 安装成功，将输出当前安装的 PyTorch 版本号。
配置 PyTorch 环境变量
为了让 Python 能够找到 PyTorch，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 export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
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
使用 PyTorch 进行深度学习
你已经成功配置了 openSUSE 系统下的 PyTorch 环境，可以开始使用 PyTorch 进行深度学习项目开发了。
以下为 50 个中文相关关键词：
openSUSE, PyTorch, 配置, 深度学习, 安装, 系统准备, Python, 依赖库, 编译, 安装, 验证, 环境变量, 深度学习框架, 人工智能, 模型训练, 数据处理, 神经网络, 计算机视觉, 自然语言处理, 优化算法, 强化学习, GPU 加速, 模型部署, 开源框架, 跨平台, 高性能, 简单易用, 动态计算图, 自动微分, 模块化设计, 扩展性, 社区支持, 学习资源, 案例分析, 实践经验, 代码示例, 技术交流, 开发工具, 性能优化, 模型压缩, 网络优化, 训练技巧, 数据增强, 调参技巧, 超参数优化, 实时监测, 模型评估, 模型优化
本文标签属性：
