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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:
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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openSUSE:opensuse 包管理器