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本文详细介绍在opENSUSE系统下安装TensorFlow的步骤，包括环境配置、依赖项安装以及通过源代码或包管理器安装TensorFlow。还指导如何在系统中安装OpenCV，以实现TensorFlow与OpenCV的协同工作。

本文目录导读：

环境准备
安装 TensorFlow
常见问题及解决方法

随着人工智能技术的不断发展，TensorFlow 作为一款强大的开源机器学习框架，受到了越来越多开发者的青睐，本文将为您详细介绍如何在 openSUSE 系统上安装 TensorFlow，帮助您快速上手并开始您的机器学习之旅。

环境准备

1、安装 Python

TensorFlow 需要 Python 3.5 及以上版本，您可以通过以下命令安装 Python：

   sudo zypper install python3
   sudo zypper install python3-pip

2、安装 pip

pip 是 Python 的包管理工具，用于安装 Python 包，使用以下命令安装 pip：

   sudo zypper install python3-pip

3、更新 pip 和 setuptools

为了确保安装 TensorFlow 的过程中不会遇到兼容性问题，建议更新 pip 和 setuptools：

   sudo pip3 install --upgrade pip setuptools

安装 TensorFlow

1、安装 TensorFlow CPU 版本

如果您不需要使用 GPU 加速，可以选择安装 TensorFlow CPU 版本，使用以下命令安装：

   sudo pip3 install tensorflow

2、安装 TensorFlow GPU 版本

如果您的计算机具备 NVIDIA GPU，并且已经安装了 CUDA 和 cuDNN，可以选择安装 TensorFlow GPU 版本，使用以下命令安装：

   sudo pip3 install tensorflow-gpu

3、验证安装

安装完成后，您可以通过以下命令验证 TensorFlow 是否安装成功：

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

如果输出一个数字，则表示 TensorFlow 安装成功。

常见问题及解决方法

1、安装 TensorFlow 时出现兼容性问题

如果在安装 TensorFlow 时遇到兼容性问题，可以尝试升级 pip 和 setuptools，或者安装 TensorFlow 的特定版本。

2、TensorFlow 无法识别 GPU

TensorFlow 无法识别 GPU，请确保已经安装了 NVIDIA GPU 驱动程序、CUDA 和 cuDNN，您可以访问 NVIDIA 官网下载相应的驱动程序和软件。

3、TensorFlow 运行速度较慢

TensorFlow 运行速度较慢，可以尝试使用 GPU 加速，优化代码结构和算法也能提高运行速度。

本文详细介绍了在 openSUSE 系统上安装 TensorFlow 的步骤，包括环境准备、安装 TensorFlow 以及常见问题及解决方法，希望这篇文章能帮助您顺利安装 TensorFlow，开启您的机器学习之旅。

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本文标签属性：

openSUSE TensorFlow 安装：tensorflow1.15安装

TensorFlow OpenCV 集成安装：tensorflow conda安装