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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openSUSE的网络设置以及深度学习相关软件的安装和配置过程，旨在帮助用户快速搭建高效稳定的深度学习平台。

本文目录导读：

openSUSE 简介
配置深度学习环境所需软件
配置步骤

随着人工智能技术的快速发展，深度学习已成为当前研究的热点，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。

openSUSE 简介

openSUSE 是一款基于 Linux 的开源操作系统，它具有稳定、安全、易用的特点，openSUSE 提供了两种版本：Leap 和 Tumbleweed，Leap 适用于追求稳定性的用户，而 Tumbleweed 则适用于喜欢尝鲜的用户，本文以 openSUSE Leap 15.3 为例进行介绍。

配置深度学习环境所需软件

1、CUDA：NVIDIA 提供的 CUDA 工具包，用于支持深度学习框架在 GPU 上加速运算。

2、cuDNN：NVIDIA 提供的深度神经网络库，与 CUDA 配合使用，提高深度学习框架的性能。

3、TensorFlow：谷歌开源的深度学习框架，支持 CPU 和 GPU 计算。

4、PyTorch：Facebook 开源的深度学习框架，支持动态计算图。

5、Keras：基于 TensorFlow 的深度学习库，简化了模型构建和训练过程。

6、OpenCV：开源的计算机视觉库，用于图像处理和计算机视觉相关任务。

配置步骤

1、安装 openSUSE Leap 15.3

在官方网站下载 openSUSE Leap 15.3 的 ISO 镜像文件，然后使用 USB 刻录工具将 ISO 文件刻录到 U 盘，启动计算机，选择从 U 盘启动，按照提示完成安装。

2、安装显卡驱动

openSUSE Leap 15.3 默认已安装开源显卡驱动，但为了获得更好的性能，建议安装 NVIDIA 的闭源驱动，在终端中执行以下命令：

sudo zypper install -t repo https://download.nvidia.com/opensuse/leap/15.3/x86_64/nvidia-graphics-drivers-community-450.x repo-nvidia
sudo zypper install nvidia-gfx-kmp-default

3、安装 CUDA 和 cuDNN

访问 NVIDIA 官网，下载 CUDA Toolkit 和 cuDNN 的安装包，在终端中执行以下命令安装：

sudo sh cuda_11.0.3_450.51.05_linux.run
sudo cp /usr/include/cudnn_version.h /usr/local/cuda/include
sudo tar -xvf cudnn-8.0.4-linux-x64-v8.0.4.30.tgz -C /usr/local

4、安装 Python 和相关库

openSUSE Leap 15.3 默认已安装 Python 3.6，但建议安装 Python 3.8，在终端中执行以下命令：

sudo zypper install python3.8 python3.8-devel

安装相关库：

pip3 install tensorflow-gpu==2.4.1
pip3 install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch1.8.1+cu102.html
pip3 install keras
pip3 install opencv-python

5、验证安装结果

执行以下命令，检查 TensorFlow 和 PyTorch 是否能够正常使用：

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
python3 -c "import torch; print(torch.zeros(5, 3))"

如果输出结果正常，则表示深度学习环境配置成功。

本文详细介绍了在 openSUSE Leap 15.3 系统下配置深度学习环境的方法，通过安装 CUDA、cuDNN、TensorFlow、PyTorch 等软件，可以快速搭建一个高性能的深度学习平台，希望本文对读者有所帮助。

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