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本文详细介绍了在openSUSE系统下配置深度学习环境的方法，包括如何配置网络以及安装和设置深度学习相关软件，为用户在openSUSE平台上开展深度学习研究提供了全面指导。

本文目录导读：

系统准备
安装依赖软件
安装深度学习框架
配置环境变量
测试深度学习环境

随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已经成为科研和工业界的热点领域，openSUSE 作为一款优秀的开源操作系统，其稳定性和强大的社区支持使其成为深度学习开发者的理想选择，本文将详细介绍如何在 openSUSE 系统下配置深度学习环境。

系统准备

1、安装 openSUSE

确保你的计算机已经安装了 openSUSE 系统，openSUSE 有多个版本，如 Leap 和 Tumbleweed，Leap 版本更加稳定，适合大多数用户；Tumbleweed 版本为滚动更新，适合喜欢尝鲜的用户。

2、更新系统

在安装完系统后，首先要更新系统以确保所有软件包都是最新的，打开终端，执行以下命令：

sudo zypper refresh
sudo zypper update

安装依赖软件

1、安装 Python 和 pip

openSUSE 默认已经安装了 Python 3，但为了方便管理，我们可以安装 pip 工具来安装 Python 包。

sudo zypper install python3-pip

2、安装 CUDA 和 cuDNN

深度学习框架如 TensorFlow 和 PyTorch 需要依赖 CUDA 和 cuDNN 来加速计算，安装 CUDA：

sudo zypper install cuda

安装 cuDNN：

sudo zypper install cudnn

3、安装其他依赖

安装其他可能需要的依赖软件包：

sudo zypper install git cmake g++ gcc-c++ python3-dev

安装深度学习框架

1、安装 TensorFlow

TensorFlow 是目前最流行的深度学习框架之一，使用 pip 安装 TensorFlow：

pip3 install tensorflow-gpu

2、安装 PyTorch

PyTorch 是另一个非常流行的深度学习框架，从 PyTorch 官网下载安装脚本，然后执行安装：

wget https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
sudo pip3 install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

3、安装其他框架（可选）

根据需要，还可以安装其他深度学习框架，如 Keras、MXNet 等。

pip3 install keras
pip3 install mxnet

配置环境变量

为了让系统知道 CUDA 和 cuDNN 的路径，需要配置环境变量，打开终端，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

保存并退出编辑器，然后执行以下命令使环境变量生效：

source ~/.bashrc

测试深度学习环境

1、测试 TensorFlow

在终端中执行以下命令：

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

如果输出一个数字，表示 TensorFlow 已成功安装并可以使用。

2、测试 PyTorch

在终端中执行以下命令：

python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"

如果输出 PyTorch 版本号，表示 PyTorch 已成功安装并可以使用。

至此，openSUSE 系统下的深度学习环境配置完成。

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