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

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本文详细介绍了在openSUSE系统中配置深度学习环境的方法。内容涵盖安装必要的openSUSE软件包，以及利用相关工具和库（如CUDA、cuDNN、TensorFlow等）搭建深度学习框架。通过本文的指导，用户可以在openSUSE系统上高效地搭建深度学习环境，为研究和工作提供便利。

本文目录导读：

openSUSE 简介
安装 openSUSE
配置深度学习环境

随着人工智能技术的不断发展，深度学习已成为当前研究的热点，为了更好地进行深度学习研究和应用，选择一个合适的操作系统和配置环境至关重要，本文将详细介绍如何在 openSUSE 系统下搭建深度学习环境，帮助读者快速上手。

openSUSE 简介

openSUSE 是一款基于 Linux 的操作系统，以其稳定、安全、易用等特点著称，openSUSE 提供了两种版本：Leap 和 Tumbleweed，Leap 版本稳定，适合日常使用；Tumbleweed 版本为滚动更新，适合喜欢尝鲜的用户，对于深度学习环境配置，两种版本均适用。

安装 openSUSE

需要在官方网站下载 openSUSE 的 ISO 镜像文件，下载完成后，使用 USB 刻录工具将 ISO 镜像写入 U 盘，制作成启动盘。

1、启动计算机，进入 BIOS，设置 U 盘为第一启动设备。

2、重启计算机，进入 openSUSE 安装界面，选择安装 openSUSE。

3、根据提示，分区、设置用户名和密码等。

4、安装完成后，重启计算机，进入 openSUSE 系统。

配置深度学习环境

1、安装显卡驱动

深度学习框架通常需要高性能显卡支持，NVIDIA 显卡是深度学习领域的首选，以下是安装 NVIDIA 显卡驱动的步骤：

（1）打开终端，输入以下命令更新系统：

sudo zypper refresh
sudo zypper update

（2）安装 NVIDIA 驱动：

sudo zypper install nvidia-driver

（3）重启计算机，使驱动生效。

2、安装 CUDA 和 cuDNN

CUDA 和 cuDNN 是 NVIDIA 提供的深度学习库，用于加速深度学习计算，以下是安装 CUDA 和 cuDNN 的步骤：

（1）从 NVIDIA 官方网站下载 CUDA Toolkit 和 cuDNN。

（2）将下载的文件解压到指定目录。

（3）配置环境变量，在终端输入以下命令：

echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

3、安装深度学习框架

以下以安装 TensorFlow 和 PyTorch 为例：

（1）安装 TensorFlow：

pip install tensorflow-gpu

（2）安装 PyTorch：

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

4、验证深度学习环境

安装完成后，可以运行以下代码测试 TensorFlow 和 PyTorch 是否正常工作：

（1）测试 TensorFlow：

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

（2）测试 PyTorch：

import torch
print(torch.sum(torch.randn(100, 100)))

本文详细介绍了在 openSUSE 系统下搭建深度学习环境的方法，通过以上步骤，您可以快速配置好深度学习环境，开始进行深度学习研究和应用。

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