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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。通过逐步指导，帮助用户在openSUSE系统中高效搭建深度学习开发环境。
本文目录导读：
随着人工智能技术的快速发展，深度学习成为了科研和开发的热点，openSUSE 作为一款优秀的开源操作系统，为深度学习提供了良好的支持，本文将详细介绍如何在 openSUSE 系统下配置深度学习环境，帮助读者快速搭建属于自己的深度学习平台。
系统准备
1、安装 openSUSE 系统：确保你的计算机已经安装了 openSUSE 系统，openSUSE 官方网站提供了详细的安装教程，你可以根据自己的需求选择合适的版本进行安装。
2、更新系统：在配置深度学习环境之前，请确保你的系统已经更新到最新版本，打开终端，输入以下命令：
```
sudo zypper refresh
sudo zypper update
```
安装依赖库
深度学习框架通常需要一些基础的依赖库，以下是一些常用的依赖库：
1、GCC 编译器：安装 GCC 编译器及其相关库，输入以下命令：
```
sudo zypper install gcc gcc-c++ make
```
2、PythOn：安装 Python 3.x 及其相关库，输入以下命令：
```
sudo zypper install python3 python3-numpy python3-scipy python3-matplotlib
```
3、CUDA：NVIDIA CUDA 是深度学习框架常用的加速库，安装 CUDA 驱动和库，输入以下命令：
```
sudo zypper install cuda
```
4、cuDNN：安装 cuDNN 库，输入以下命令：
```
sudo zypper install cudnn
```
5、其他依赖库：根据你选择的深度学习框架，可能还需要安装其他依赖库，以下是一些常用的依赖库：
```
sudo zypper install openmpi openmpi-devel
sudo zypper install protobuf protobuf-c protobuf-c-devel
sudo zypper install leveldb leveldb-devel
sudo zypper install snappy snappy-devel
```
安装深度学习框架
目前主流的深度学习框架有 TensorFlow、PyTorch、Keras 等，以下分别介绍如何在 openSUSE 系统下安装这些框架。
1、TensorFlow：安装 TensorFlow，输入以下命令：
```
pip3 install tensorflow
```
如果需要安装 GPU 版本的 TensorFlow，请确保已经安装了 CUDA 和 cuDNN 库。
2、PyTorch：安装 PyTorch，输入以下命令：
```
pip3 install torch torchvision torchaudio
```
如果需要安装 GPU 版本的 PyTorch，请确保已经安装了 CUDA 和 cuDNN 库。
3、Keras：安装 Keras，输入以下命令：
```
pip3 install keras
```
测试深度学习环境
配置完成后，可以通过运行以下代码测试深度学习环境是否正常工作：
1、TensorFlow：
```
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
```
2、PyTorch：
```
import torch
print(torch.__version__)
```
3、Keras：
```
import keras
print(keras.__version__)
```
如果能够正常打印出版本号，说明深度学习环境已经配置成功。
以下是为本文生成的 50 个中文相关关键词：
openSUSE, 深度学习, 配置, 系统准备, 依赖库, GCC, Python, CUDA, cuDNN, 深度学习框架, TensorFlow, PyTorch, Keras, 安装, 测试, 环境配置, 编译器, Python 库, CUDA 驱动, cuDNN 库, openmpi, protobuf, leveldb, snappy, GPU 版本, 框架安装, 系统更新, 系统安装, 硬件要求, 性能优化, 模型训练, 数据处理, 网络模型, 人工智能, 机器学习, 自然语言处理, 计算机视觉, 语音识别, 推荐系统, 强化学习, 生成模型, 预训练模型, 模型部署, 模型优化, 神经网络, 卷积神经网络, 循环神经网络, 长短期记忆网络, 自编码器
本文标签属性：
openSUSE 深度学习配置：opensuse i3wm
