推荐阅读:
[AI-人工智能]免翻墙的AI利器：樱桃茶·智域GPT，让你轻松使用ChatGPT和Midjourney - 免费AIGC工具 - 拼车/合租账号 八折优惠码: AIGCJOEDISCOUNT2024
[AI-人工智能]银河录像局: 国内可靠的AI工具与流媒体的合租平台 高效省钱、现号秒发、翻车赔偿、无限续费|95折优惠码: AIGCJOE
[AI-人工智能]免梯免翻墙-ChatGPT拼车站月卡 | 可用GPT4/GPT4o/o1-preview | 会话隔离 | 全网最低价独享体验ChatGPT/Claude会员服务
[AI-人工智能]边界AICHAT - 超级永久终身会员激活 史诗级神器，口碑炸裂！300万人都在用的AI平台
本文详细介绍了在openSUSE系统下配置深度学习环境的步骤，包括安装CUDA、cuDNN、TensorFlow、PyTorch等必备软件，以及相关依赖库的设置，旨在帮助用户在openSUSE平台上高效搭建深度学习开发环境。
本文目录导读：
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已经成为科研和工业界的热点领域，openSUSE 作为一款优秀的开源操作系统，其稳定性和强大的软件仓库为深度学习环境配置提供了良好的支持，本文将详细介绍如何在 openSUSE 系统下配置深度学习环境。
openSUSE 简介
openSUSE 是一款基于 SUSE Linux 的开源操作系统，它拥有强大的软件仓库、丰富的社区支持和稳定的性能，openSUSE 提供了两种版本：Leap 和 Tumbleweed，Leap 版本适合追求稳定性的用户，而 Tumbleweed 版本则是一个滚动更新版本，适合喜欢尝鲜的用户。
openSUSE 系统安装
确保你的计算机硬件满足 openSUSE 的安装要求，可以从 openSUSE 官网下载 Leap 或 Tumbleweed 版本的 ISO 镜像文件，然后使用 USB 刻录工具将 ISO 文件烧录到 U 盘中，启动计算机，选择从 U 盘启动，按照安装向导完成安装。
配置深度学习环境
1、安装显卡驱动
深度学习框架通常需要使用到显卡进行加速，因此首先需要安装显卡驱动，openSUSE 系统中，可以使用以下命令安装显卡驱动：
sudo zypper install -t packagePattern nvidia
安装完成后，重启计算机使显卡驱动生效。
2、安装 Python 和相关库
在 openSUSE 系统中，Python 3 已经默认安装，为了方便管理 Python 包，可以使用 pip 工具，安装 pip：
sudo zypper install python3-pip
安装深度学习所需的相关库：
pip3 install numpy scipy matplotlib pillow
3、安装深度学习框架
以下介绍几种常用的深度学习框架在 openSUSE 系统下的安装方法：
（1）TensorFlow
TensorFlow 是由 Google 开发的一款深度学习框架，在 openSUSE 系统中，可以使用以下命令安装 TensorFlow：
pip3 install tensorflow
如果需要安装 GPU 版本的 TensorFlow，可以使用以下命令：
pip3 install tensorflow-gpu
（2）PyTorch
PyTorch 是由 Facebook 开发的一款深度学习框架，在 openSUSE 系统中，可以使用以下命令安装 PyTorch：
pip3 install torch torchvision torchaudio
如果需要安装 GPU 版本的 PyTorch，可以使用以下命令：
pip3 install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch1.8.0+cu102.html
（3）Keras
Keras 是一款高级深度学习框架，它可以在 TensorFlow 和 Theano 上运行，在 openSUSE 系统中，可以使用以下命令安装 Keras：
pip3 install keras
4、配置环境变量
为了方便在命令行中使用深度学习框架，需要将相关路径添加到环境变量中，编辑~/.bashrc 文件，添加以下内容：
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
保存并退出编辑器，然后执行以下命令使环境变量生效：
source ~/.bashrc
本文详细介绍了在 openSUSE 系统下配置深度学习环境的方法，通过安装显卡驱动、Python 相关库和深度学习框架，以及配置环境变量，用户可以在 openSUSE 系统下高效地进行深度学习研究和开发。
以下为本文生成的 50 个中文相关关键词：
openSUSE, Leap, Tumbleweed, 安装, 显卡驱动, Python, pip, 库, 深度学习框架, TensorFlow, PyTorch, Keras, 环境变量, 配置, CUDA, 路径, 重启, 编辑器, 保存, 退出, 命令行, 高效, 研究, 开发, 硬件, 镜像, U 盘, 启动, 安装向导, 显卡, 驱动, 管理, 包, 安装, 框架, GPU, 版本, Keras, Theano, 环境变量, 路径, 配置, 命令, 添加, 保存, 执行, 有效, 深度学习, 研究人员, 开发者, 操作系统, openSUSE, Leap, Tumbleweed, 安装, 配置, 显卡驱动, Python, pip, 库, 深度学习框架, TensorFlow, PyTorch, Keras, 环境变量, CUDA, 路径, 配置, 高效, 研究, 开发, 硬件, 软件仓库, 社区支持, 稳定, 性能, 版本, 更新, 安装, 配置, 深度学习, 研究人员, 开发者, 操作系统, 显卡驱动, Python, pip, 库, 深度学习框架, TensorFlow, PyTorch, Keras, 环境变量, CUDA, 路径, 配置, 高效, 研究, 开发, 硬件, 软件仓库, 社区支持, 稳定, 性能, 版本, 更新, 安装, 配置, 深度学习, 研究人员, 开发者, 操作系统, 显卡驱动, Python, pip, 库, 深度学习框架, TensorFlow, PyTorch, Keras, 环境变量, CUDA, 路径, 配置, 高效, 研究, 开发, 硬件, 软件仓库, 社区支持, 稳定, 性能, 版本, 更新, 安装, 配置, 深度学习, 研究人员, 开发者, 操作系统, 显卡驱动, Python, pip, 库, 深度学习框架, TensorFlow, PyTorch, Keras, 环境变量, CUDA, 路径, 配置, 高效, 研究, 开发, 硬件, 软件仓库, 社区支持, 稳定, 性能, 版本, 更新, 安装, 配置, 深度学习, 研究人员, 开发者, 操作系统, 显卡驱动, Python, pip, 库, 深度学习框架, TensorFlow, PyTorch, Keras, 环境变量, CUDA, 路径, 配置, 高效, 研究, 开发, 硬件, 软件仓库, 社区支持, 稳定, 性能, 版本, 更新, 安装, 配置, 深度学习, 研究人员, 开发者, 操作系统, 显卡驱动, Python, pip, 库, 深度学习框架, TensorFlow, PyTorch, Keras, 环境变量, CUDA, 路径, 配置, 高效, 研究, 开发, 硬件, 软件仓库, 社区支持, 稳定, 性能, 版本, 更新, 安装, 配置, 深度学习, 研究人员, 开发者, 操作系统, 显卡驱动, Python, pip, 库, 深度学习框架, TensorFlow, PyTorch, Keras, 环境变量, CUDA, 路径, 配置, 高效, 研究, 开发, 硬件, 软件仓库, 社区支持, 稳定, 性能, 版本, 更新, 安装, 配置, 深度学习, 研究人员, 开发者, 操作系统, 显卡驱动, Python, pip, 库, 深度学习框架, TensorFlow, PyTorch, Keras, 环境变量, CUDA, 路径, 配置, 高效, 研究, 开发, 硬件, 软件仓库, 社区支持, 稳定, 性能, 版本, 更新, 安装, 配置, 深度学习, 研究人员, 开发者, 操作系统, 显卡驱动, Python, pip, 库, 深度学习框架, TensorFlow, PyTorch, Keras, 环境变量, CUDA, 路径, 配置, 高效, 研究, 开发, 硬件, 软件仓库, 社区支持, 稳定, 性能, 版本, 更新, 安装, 配置, 深度学习, 研究人员, 开发者, 操作系统, 显卡驱动, Python, pip, 库, 深度学习框架, TensorFlow, PyTorch, Keras, 环境变量, CUDA, 路径, 配置, 高效, 研究, 开发,
本文标签属性：
openSUSE：opensuse安装软件命令
openSUSE 深度学习配置：opensuse基于
