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本文详细介绍了在opENSUSE操作系统下配置深度学习环境的方法，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系统中顺利搭建起深度学习开发环境。

本文目录导读：

安装 openSUSE 系统
安装 CUDA 和 cuDNN
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，深度学习作为一种强大的机器学习技术，已经在众多领域取得了显著的成果，openSUSE 作为一款优秀的开源操作系统，为用户提供了稳定、高效的环境，本文将详细介绍如何在 openSUSE 系统下配置深度学习环境，让读者能够轻松上手。

安装 openSUSE 系统

我们需要在电脑上安装 openSUSE 系统，可以从 openSUSE 官网下载最新版本的 ISO 镜像文件，然后使用 USB 刻录工具将 ISO 文件刻录到 U 盘，使用 U 盘启动电脑，按照提示进行安装。

安装 CUDA 和 cuDNN

1、安装显卡驱动

深度学习框架通常需要使用 CUDA 进行加速，因此我们需要先安装显卡驱动，在 openSUSE 系统中，可以使用以下命令安装显卡驱动：

sudo zypper install -t packagekitvidia-gfx-kmp-default

2、安装 CUDA

安装显卡驱动后，我们可以从 NVIDIA 官网下载 CUDA Toolkit，下载完成后，解压 CUDA Toolkit 压缩包，然后进入解压后的目录，执行以下命令安装：

sudo ./cuda_XX.XX.XX_YYYYMMDD_linux.run

XX.XX.XX 为 CUDA 版本号，YYYYMMDD 为发布日期。

3、安装 cuDNN

下载并解压 cuDNN 压缩包后，将解压出的 include 和 lib 目录分别移动到 CUDA Toolkit 目录下的相应位置。

sudo cp -r ./cuda/include/* /usr/local/cuda/include
sudo cp -r ./cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64

安装深度学习框架

1、安装 TensorFlow

TensorFlow 是目前最流行的深度学习框架之一，我们可以使用 pip 命令安装 TensorFlow：

pip install tensorflow-gpu

2、安装 PyTorch

PyTorch 是另一个流行的深度学习框架，我们可以从 PyTorch 官网下载预编译的 whl 包，然后使用 pip 命令安装：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch1.8.0+cu102.html

配置环境变量

为了让系统能够找到 CUDA 和 cuDNN，我们需要配置环境变量，在 openSUSE 系统中，可以编辑~/.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

执行source ~/.bashrc 命令，使环境变量生效。

测试深度学习环境

1、测试 TensorFlow

在终端中运行以下命令，检查 TensorFlow 是否安装成功：

python -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。

2、测试 PyTorch

在终端中运行以下命令，检查 PyTorch 是否安装成功：

python -c "import torch; print(torch.add(torch.tensor([1, 2]), torch.tensor([3, 4])))"

如果输出[4, 6]，则表示 PyTorch 安装成功。

至此，我们已经完成了在 openSUSE 系统下配置深度学习环境的过程，可以开始进行深度学习相关的实验和项目开发了。