虚拟机Ubuntu系统下Tensorflow的安装

目前，业界普遍推崇的tensorflow的使用环境是linux系统，因此，笔者在自己的电脑上安装了Ubuntu系统虚拟机，体验一下ubuntu下Tensorflow的安装过程。由于，Ubuntu系统装好之后已经同时装上了python2.7和python3.5，因此在这里主要分为两类进行介绍：直接安装Tensorflow和在Anaconda下安装Tensorflow。

直接安装Tensorflow

pip安装

在Ubuntu桌面右键打开终端。首先，一般在安装tensorflow前都需要进行pip的安装和升级，将pip升级为最新版本。可以输入如下命令：$ sudo apt-get install python-pip python-dev
或$ sudo apt-get install python3-pip python3-dev。第一个针对python2.7，第二个针对python3.5。有几点注意：
①命令最开始的sudo意味着这条指令将以root权限执行，所以需要输入你最开始设置的那个密码，注意输入过程在屏幕上是不会有任何体现的。输完直接按回车就行。
②apt-get是从软件仓库中获取软件的一条命令。
③ python-pip和python-dev是两个需要安装的软件包的名字。pip可以理解成一个比较高级的软件安装器，安装Tensorflow要用到，而dev则是一个额外的类库，也是Tensorflow的安装和运行需要的。
参考链接

Tensorflow安装

此时，就可以安装tensorflow了。可以根据自己的硬件和需要选择安装的Tensorflow版本，例如，一个Tensorflow1.4.0的CPU版本安装命令如下：
$ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.4.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
一般在安装中会出现大片ERROR，末尾会提示需要升级pip，此时直接按照提示命令升级pip到最新版本：pip install --upgrade pip
升级结束之后，再次输入Tensorflow安装命令，一般即可成功。

Anaconda下安装Tensorflow

Anaconda是一个方便的python包和环境管理软件。使用Anaconda可以建立多个不同python版本、多个Tensorflow版本环境，使得各个环境之间彼此互相独立、互不影响。笔者选择的是在Ubuntu系统中先安装Anaconda，在此框架下安装Tensorflow。

Anaconda安装

首先在此链接中找到合适的Anaconda安装程序，笔者选择的是Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh。

另外，Anaconda与python版本的对应关系如下表：参考链接

python版本与Tensorflow版本的对应关系可以参见Tensorflow官网，例如与Tensorflow2.0的对应关系可以参见连接

接下来安装Anaconda。
①在终端采用cd命令进入安装包所在目录
②进入安装包所在目录，执行命令：$ bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh
一路回车，到下图位置，回复yes

中间询问安装位置，可以根据情况更改，也可直接回车
直到询问在.bashrc中添加路径，回复yes
看到如下图所示语句，完成安装。

最后，执行命令：$ source ~/.bashrc，.bashrc中添加的路径生效。

Tensorflow安装

安装Anaconda之后，采用conda安装Tensorflow。
①创建虚拟环境。在终端输入如下命令：
conda create -n tf
②激活虚拟环境。
source activate tf
PS：若果要退出这个虚拟环境，输入语句：source deactivate tf
③安装CPU或GPU版本Tensorflow。
CPU版本：conda install tensorflow
GPU版本：conda install tensorflow-gpu
PS：也可以采用如下命令安装（这里安装Tensorflow2.0）
pip3 install tensorflow==2.0.0

(若要卸载已安装的版本，则输入pip3 uninstall tensorflow==2.0.0，然后可以再安装别的版本)

测试

在tf虚拟环境中，输入python进入python命令行。若import tensorflow成功，则安装成功。
Enjoying your Tensorflow!