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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窗口管理器以及相关深度学习框架。通过本文指导，用户可以高效地在openSUSE系统中搭建适合深度学习的开发环境。

本文目录导读：

openSUSE 简介
配置前的准备工作
安装深度学习框架
配置环境变量
测试深度学习环境

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门话题，在众多操作系统平台中，openSUSE 因其稳定性、安全性以及强大的社区支持，成为许多专业人士的选择，本文将详细介绍如何在 openSUSE 系统下配置深度学习环境，帮助读者顺利开展深度学习项目。

openSUSE 简介

openSUSE 是一个基于 SUSE Linux 的开源操作系统，具有强大的软件仓库和社区支持，openSUSE 提供了两种版本：Leap 和 Tumbleweed，Leap 版本注重稳定性和兼容性，适合服务器和生产环境；Tumbleweed 版本则是滚动更新，适合喜欢尝鲜的用户。

配置前的准备工作

1、安装 openSUSE

确保您的计算机已经安装了 openSUSE 系统，如果还没有安装，可以访问 openSUSE 官网下载安装镜像，并根据官方指南进行安装。

2、更新系统

安装完成后，打开终端，输入以下命令更新系统：

sudo zypper refresh
sudo zypper update

3、安装必要的依赖

在配置深度学习环境之前，需要安装一些必要的依赖，打开终端，输入以下命令：

sudo zypper install gcc gcc-c++ make cmake git

安装深度学习框架

目前主流的深度学习框架有 TensorFlow、PyTorch、Keras 等，以下以 TensorFlow 和 PyTorch 为例，介绍如何在 openSUSE 系统下安装。

1、安装 TensorFlow

（1）安装 Python

安装 Python 和 pip：

sudo zypper install python3 python3-pip

（2）安装 TensorFlow

使用 pip 安装 TensorFlow：

pip3 install tensorflow

如果需要安装 GPU 版本的 TensorFlow，请先安装 CUDA 和 cuDNN，然后使用以下命令安装：

pip3 install tensorflow-gpu

2、安装 PyTorch

（1）安装 PyTorch

访问 PyTorch 官网，根据您的 openSUSE 版本和 Python 版本选择相应的安装命令，以下是一个示例：

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

（2）安装 CUDA

如果需要使用 GPU 版本的 PyTorch，还需要安装 CUDA，访问 NVIDIA 官网，下载并安装适合您显卡的 CUDA 驱动。

配置环境变量

为了方便使用 TensorFlow 和 PyTorch，需要将它们添加到环境变量中，打开终端，输入以下命令：

echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

测试深度学习环境

1、测试 TensorFlow

在终端中输入以下命令，如果输出结果正常，则表示 TensorFlow 环境配置成功：

python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([100, 100])))'

2、测试 PyTorch

在终端中输入以下命令，如果输出结果正常，则表示 PyTorch 环境配置成功：

python3 -c 'import torch; print(torch.randn(100, 100))'

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 TensorFlow 和 PyTorch，您可以轻松开展深度学习项目，希望本文对您有所帮助。

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