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本文介绍了在openSUSE操作系统下配置深度学习环境的详细步骤，包括安装i3wm窗口管理器和相关深度学习框架。通过逐步指导，帮助用户在openSUSE系统中搭建起高效的深度学习开发环境。
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开发提供了良好的基础，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，具有稳定性强、安全性高、自由度大等特点，它提供了两种版本：Leap 和 Tumbleweed，Leap 版本以稳定性和安全性为主，适合大多数用户使用；Tumbleweed 版本则是一个滚动更新版本，适合喜欢尝鲜的用户。
安装 openSUSE
在配置深度学习环境之前，首先需要安装 openSUSE，可以从官方网站下载 Leap 或 Tumbleweed 版本的 ISO 文件，然后使用 USB 刻录工具将其刻录到 U 盘，按照以下步骤进行安装：
1、启动计算机，进入 BIOS 设置，将 U 盘设置为首选启动设备。
2、重启计算机，从 U 盘启动，进入 openSUSE 安装界面。
3、根据提示选择安装类型、分区方案等，开始安装。
4、安装完成后，重启计算机，拔掉 U 盘，进入 openSUSE 系统。
配置深度学习环境
1、安装显卡驱动
深度学习对显卡性能有较高要求，因此需要安装显卡驱动，NVIDIA 显卡用户可以按照以下步骤安装：
（1）打开终端，输入以下命令安装 NVIDIA 驱动：
sudo zypper install -t package_pattern nvidia
（2）重启计算机，进入 BIOS 设置，关闭 Secure Boot 功能。
（3）重启计算机，进入终端，输入以下命令安装 NVIDIA 驱动：
sudo zypper install nvidia-kmp-default
2、安装 CUDA 和 cuDNN
CUDA 和 cuDNN 是 NVIDIA 提供的深度学习库，可以显著提高深度学习模型的训练速度，按照以下步骤安装：
（1）从 NVIDIA 官网下载 CUDA Toolkit 和 cuDNN 压缩包。
（2）将压缩包解压到指定目录，如 /usr/local/。
（3）编辑 /etc/profile 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
（4）重启计算机，使环境变量生效。
3、安装深度学习框架
目前流行的深度学习框架有 TensorFlow、PyTorch、Keras 等，以下以 TensorFlow 为例进行说明：
（1）打开终端，输入以下命令安装 TensorFlow：
sudo zypper install tensorflow
（2）安装 Python 和 pip：
sudo zypper install python3 python3-pip
（3）安装 TensorFlow 的依赖库：
pip3 install tensorflow==2.4.0
4、验证深度学习环境
在终端中输入以下命令，验证 TensorFlow 是否安装成功：
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([100, 100])))"
如果输出一个数字，则表示深度学习环境配置成功。
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、CUDA 和 cuDNN、深度学习框架等步骤，用户可以在 openSUSE 系统上搭建一个完整的深度学习环境，在实际应用中，用户可以根据自己的需求选择合适的深度学习框架和工具，开展相关研究和开发工作。
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本文标签属性：
openSUSE：openSUSE中文社区
openSUSE 深度学习配置：opensuse中文手册
