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本文详细介绍了在openSUSE操作系统下配置深度学习环境的方法，包括必要的软件安装和库依赖设置，旨在帮助用户快速搭建起高效的深度学习开发平台。

本文目录导读：

openSUSE 简介
配置前的准备工作
安装深度学习框架
安装 CUDA 和 cuDNN
测试深度学习环境

随着人工智能技术的快速发展，深度学习已成为众多科研和开发者的热门研究领域，openSUSE 作为一款优秀的开源操作系统，其稳定性和强大的软件支持使其成为深度学习环境配置的理想选择，本文将详细介绍如何在 openSUSE 系统下配置深度学习环境。

openSUSE 简介

openSUSE 是一款基于 SUSE Linux 的开源操作系统，拥有强大的社区支持，它提供了两种版本：Leap 和 Tumbleweed，Leap 版本注重稳定性和安全性，适合企业级用户；Tumbleweed 版本则是滚动更新，适合喜欢尝鲜的用户，对于深度学习环境配置，我们推荐使用 Leap 版本。

配置前的准备工作

1、更新系统

在开始配置深度学习环境之前，首先确保你的 openSUSE 系统是最新的，执行以下命令更新系统：

sudo zypper update

2、安装必要的依赖

安装深度学习框架之前，需要安装一些必要的依赖库，执行以下命令安装：

sudo zypper install gcc gcc-c++ cmake git

安装深度学习框架

1、TensorFlow

TensorFlow 是由 Google 开发的一款开源深度学习框架，安装 TensorFlow 需要先安装 PythOn 和 pip，执行以下命令安装：

sudo zypper install python3 python3-pip

然后安装 TensorFlow：

pip3 install tensorflow

2、PyTorch

PyTorch 是由 Facebook 开发的一款开源深度学习框架，安装 PyTorch 同样需要先安装 Python 和 pip，执行以下命令安装：

sudo zypper install python3 python3-pip

然后安装 PyTorch：

pip3 install torch torchvision torchaudio

3、Keras

Keras 是一款高层神经网络API，可以运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 之上，安装 Keras 需要先安装 Python 和 pip，执行以下命令安装：

sudo zypper install python3 python3-pip

然后安装 Keras：

pip3 install keras

安装 CUDA 和 cuDNN

深度学习框架需要使用 GPU 加速，因此需要安装 CUDA 和 cuDNN，以下是在 openSUSE 系统下安装 CUDA 和 cuDNN 的步骤：

1、下载 CUDA Toolkit

访问 NVIDIA 官方网站，下载适用于 openSUSE 的 CUDA Toolkit，下载完成后，将其解压到指定目录。

2、安装 CUDA Toolkit

解压后，进入 CUDA Toolkit 目录，执行以下命令安装：

sudo ./cuda_XX.XX.XX_YYYYMMDD_linux.run

XX.XX.XX 是 CUDA Toolkit 的版本号，YYYYMMDD 是发布日期。

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

XX.XX.XX 是 CUDA Toolkit 的版本号。

4、下载和安装 cuDNN

访问 NVIDIA 官方网站，下载与 CUDA Toolkit 版本对应的 cuDNN，下载完成后，将其解压到指定目录。

5、配置 cuDNN

将 cuDNN 解压后的 include 和 lib 目录软链接到 CUDA Toolkit 目录：

sudo ln -s /path/to/cudnn_vXX.X.X/include /usr/local/cuda-XX.XX.XX/include
sudo ln -s /path/to/cudnn_vXX.X.X/lib64 /usr/local/cuda-XX.XX.XX/lib64

/path/to/cudnn_vXX.X.X 是 cuDNN 解压后的目录路径，XX.X.X 是 cuDNN 的版本号。

测试深度学习环境

配置完成后，可以运行以下 Python 代码测试深度学习环境是否正常：

import tensorflow as tf
print("TensorFlow version:", tf.__version__)
import torch
print("PyTorch version:", torch.__version__)
import keras
print("Keras version:", keras.__version__)

如果以上代码没有报错，说明深度学习环境配置成功。

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 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等深度学习框架，以及 CUDA 和 cuDNN，可以为深度学习研究和开发提供强大的支持。

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openSUSE 深度学习配置：opensuse 教程