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本文主要介绍了如何在OpenSUSE上配置深度学习利器cuDNN。作者提醒读者确保已经安装了NVIDIA驱动和CUDA Toolkit。作者详细解释了如何下载并安装cuDNN。安装完成后，作者展示了如何在PythOn环境中验证cuDNN是否正确安装。作者提供了一些关于如何使用cuDNN进行深度学习的提示。
本文目录导读：
随着深度学习技术的飞速发展，越来越多的研究人员和企业开始使用基于GPU加速的深度学习框架，在众多的深度学习框架中，CUDA深度神经网络库（cuDNN）凭借其出色的性能和易用性，成为了广大开发者的首选，而openSUSE，作为一款功能强大、稳定性高的Linux发行版，为深度学习提供了良好的开发环境，本文将介绍如何在openSUSE上配置cuDNN，以便让开发者能够快速开始深度学习项目的开发。
准备工作
1、你需要确保已经安装了NVIDIA GPU驱动程序，因为cuDNN需要与NVIDIA GPU驱动程序协同工作，以实现最佳的性能。
2、你需要下载并安装openSUSE操作系统，可以选择安装openSUSE Leap或Tumbleweed版本，两者都支持cuDNN的安装，但Tumbleweed版本更新更快，更适合追求新技术的用户。
3、安装openSUSE后，通过命令行登录到你的Linux系统，在接下来的步骤中，我们将使用命令行进行操作。
安装深度学习框架
在openSUSE上安装深度学习框架有很多种方式，这里我们以安装TensorFlow为例进行介绍。
1、更新系统软件包列表：
sudo zypper refresh
2、安装TensorFlow所需的基础包：
sudo zypper install -y gcc g++ make libatlas-base-dev libblas-dev liblapack-dev libopenblas-dev libgfortran-dev
3、使用pip安装TensorFlow：
sudo pip3 install tensorflow
下载并安装cuDNN
1、访问NVIDIA cuDNN官方网站，下载与你的GPU型号对应的cuDNN版本，在本文撰写时，cuDNN的最新版本为8.0。
2、解压下载的cuDNN压缩包，将解压后的文件夹放在合适的位置，/usr/include/。
3、将cuDNN的库文件放在/usr/lib64/目录下，将include文件放在/usr/include/目录下，可以使用以下命令完成这个操作：
sudo cp *.so* /usr/lib64/ sudo cp *.h /usr/include/
配置环境变量
为了让cuDNN能够在你的系统中正确运行，需要配置环境变量，编辑你的bash配置文件（~/.bashrc），添加以下内容：
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
测试cuDNN安装
1、打开一个新的终端窗口，确保你已经重新加载了环境变量，可以使用以下命令：
source ~/.bashrc
2、使用TensorFlow检测GPU支持：
python3
在Python解释器中输入以下代码：
import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))如果输出结果中有数字，表示cuDNN已经成功安装并可以使用。
解决可能遇到的问题
1、如果无法识别GPU：
可能是因为驱动程序没有安装正确或者版本过旧，请确保你的系统已经安装了与你的GPU型号对应的NVIDIA驱动程序，并且版本足够新。
2、如果无法安装TensorFlow：
可能是因为Python环境没有配置正确，请确保你已经安装了Python3，并且使用的是与TensorFlow兼容的Python版本。
3、如果无法加载cuDNN库：
可能是因为环境变量没有配置正确，请检查你的环境变量配置，确保LD_LIBRARY_PATH和PATH路径中包含了cuDNN库文件和CUDA的bin目录。
本文详细介绍了如何在openSUSE上配置cuDNN，以便让开发者能够顺利开展深度学习项目的开发，通过本文的指导，相信你已经成功地将openSUSE和cuDNN整合在一起，可以开始享受深度学习带来的便利。
相关关键词：openSUSE, cuDNN, 深度学习, TensorFlow, GPU, 驱动程序, Python, 环境变量, 配置
本文标签属性：
openSUSE cuDNN 配置：opensuse i3
