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本文详细介绍在openSUSE系统中配置模型训练环境的方法，以openpose模型训练为例，阐述如何从系统准备到依赖安装、环境配置的完整步骤，助力用户在openSUSE下高效完成模型训练任务。

本文目录导读：

openSUSE 简介
安装 openSUSE
配置模型训练环境

随着人工智能技术的不断发展，模型训练成为了越来越多开发者和研究者的关注焦点，在众多操作系统平台中，openSUSE 以其稳定性和强大的软件生态，成为了许多专业人士的选择，本文将详细介绍如何在 openSUSE 系统下配置模型训练环境，帮助读者顺利开展相关研究工作。

openSUSE 简介

openSUSE 是一个基于 Linux 的操作系统，由 SUSE Linux GmbH 开发，它拥有丰富的软件仓库和强大的社区支持，适用于服务器、桌面和开发环境，openSUSE 提供了两种版本：Leap 和 Tumbleweed，Leap 版本更稳定，适合服务器和生产环境；Tumbleweed 版本更新更快，适合开发者和爱好者。

安装 openSUSE

确保你的计算机满足以下硬件要求：

1、处理器：64 位

2、内存：至少 4GB

3、硬盘：至少 20GB

1、下载 openSUSE 镜像：访问 openSUSE 官方网站（httPS://www.opensuse.org/），选择合适的版本和镜像进行下载。

2、制作启动盘：使用 Rufus 等软件将下载的镜像写入 U 盘，制作成启动盘。

3、安装 openSUSE：重启计算机，进入 BIOS 设置，将启动顺序调整为从 U 盘启动，按照提示进行安装，选择合适的分区和安装类型。

4、安装完成后，重启计算机，进入 openSUSE 系统。

配置模型训练环境

1、安装依赖软件

在 openSUSE 系统中，可以使用以下命令安装所需的依赖软件：

sudo zypper install git python3 python3-pip

2、安装深度学习框架

以下以 TensorFlow 和 PyTorch 为例，介绍如何在 openSUSE 系统中安装深度学习框架。

（1）安装 TensorFlow

pip3 install tensorflow

（2）安装 PyTorch

访问 PyTorch 官方网站（https://pytorch.org/get-staRTed/locally/），根据你的系统和 Python 版本选择合适的命令进行安装。

对于 Python 3.8，可以使用以下命令：

pip3 install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch1.8.0+cpu/torch1.8.0+cpu.html

3、配置 CUDA

如果需要使用 GPU 加速模型训练，需要安装 CUDA，以下以 CUDA 11.0 为例，介绍如何在 openSUSE 系统中安装 CUDA。

（1）下载 CUDA 驱动：访问 NVIDIA 官方网站（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit），选择 CUDA 11.0 版本进行下载。

（2）安装 CUDA 驱动：将下载的 CUDA 驱动文件解压，然后运行以下命令：

sudo ./cuda_11.0.3_450.51.05_linux.run

（3）配置环境变量：编辑~/.bashrc 文件，添加以下内容：

export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

（4）重启计算机，使环境变量生效。

4、安装模型训练工具

以下以 TensorFlow 和 PyTorch 为例，介绍如何在 openSUSE 系统中安装模型训练工具。

（1）安装 TensorFlow 模型训练工具

pip3 install tensorflow-gpu

（2）安装 PyTorch 模型训练工具

pip3 install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch1.8.0+cu102/torch1.8.0+cu102.html

本文详细介绍了在 openSUSE 系统下配置模型训练环境的方法，包括安装依赖软件、深度学习框架、CUDA 以及模型训练工具，希望这篇文章能帮助读者在 openSUSE 系统上顺利开展模型训练研究。

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