Linux下安装TensorFlow

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TensorFlow是Google推出的一个数值计算库，下面详述一下我个人推荐的安装方法。 ## 安装Anaconda

Anaconda是一个python的发行版本，集成了数百个科学计算库，使用十分方便；同时包含了conda包管理器，不仅可以用于安装其他库，也可以用于创建虚拟环境，后续你就能体会到它的方便之处了。

可以去Anaconda这里下载完整的安装包(包含了数百个库)，或者安装Miniconda(含conda包管理器，但没有第三方库)之后使用conda install xxx安装自己所需的其他库，推荐下载64-bit的版本，选择python2.7还是python3.5则根据个人喜好选择，最后下载之后的安装包名称应该是以.sh结尾的文件，放置在Linux用户主目录中。

使用下列命令安装(建议使用4.2.0版本，4.3.0里包含的是Python3.6，用起来暂时不太方便)：

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bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh

Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh替换为你实际下载的安装包名称，一路回车即安装好了，默认是安装在主目录下的。在安装过程中，有一个选项问你是否将anaconda目录添加至.bashrc中，这个时候推荐输入yes，这样在终端内启动python时会默认启动Anaconda中的python，而不是系统自带的python，使用起来方便很多。

创建虚拟环境

Anaconda安装好之后，使用下列命令创建一个python2.7或者python3.5的虚拟环境: conda create -n py2 python=2.7或conda create -n py3 python=3.5。 命令中的py2和py3只是一个名字，可以任意取。

激活虚拟环境

使用source activate py3命令激活虚拟环境（自行替换py3为你自己的命名），这时候在终端中可以看到提示符最前面有一个(py3)。

安装TensorFlow

TensorFlow已经被上传至pypi了，现在安装非常方便了... 如果安装CPU版本，使用 

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pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
如果安装GPU版本，使用 
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pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu

如果下载速度过慢，可以使用科大pypi镜像或者清华pypi镜像加速。

注意：安装好之后，在保证命令符前有(py3)的情况下，进行python并输入import tensorflow，如果没有报错说明安装成功。

从源码编译

官网提供的安装包为了保持最大的兼容性，去掉了优化编译选项，不能达到最快的速度，因此最好是自己从源码编译...这个有空再写吧...

安装其他附加包

需要安装其他附加库到我们的py3虚拟环境中时，同样使用source acitvate py3先激活虚拟环境，然后使用conda install xx安装包，xx代表包名。 我个人一般会安装这些包： conda install numpy scipy matplotlib scikit-learn scikit-image pillow spyder jupyter notebook

更新记录

2017/3/15 TensorFlow早已经被上传至pypi了，因此删掉大量篇幅...