零基础学TensorFlow（一）：virtualenv及TensorFlow环境搭建

1、本文linux centos 为例介绍virtualenv安装和使用
2、介绍了TensorFlow的安装

前言

想必很多人在开始学习python时都会遇见这样一个问题“我是选择2.7呢？还是选择3呢？”，“to be or not to be ，is a question”。其实很多人对他们的区别根本不关心，只有在安装一些插件时候才会理解其中的苦痛，因为有些插件只支持2，有些支持3，而你恰恰巧妙的避开了所有的正确选择，有木有？
假如你在维护一个Django1.3的项目的同时，还需要幸（bei）运（cui）的维护一个Django1.0的项目。那么，这篇文章可能对你有用哦~

虚拟环境—virtualenv

我理解的虚拟环境就像是出租屋的房东，房东会提供一些基本配置，但是如果你有啥个性化需求请自行配置（话说我想买个遮阳的窗帘儿，一切都准备好了，就差资金了）。
python里的virtualenv就有这样的功效，它解决了项目A需要依赖2.Xpython，而项目B需要依赖3.Xpython这种两难问题，从而使你的全局site-package目录保持干净和可管理。

virtualenv安装

重点终于来了，本文以linux系统为例简单介绍virtualenv通过pip安装virtualenv

# pip install virtualenv

如果你的机子是共用的，而你的权限又不够大可是尝试下面的语句

$ pip install virtualenv --user 

这样保证你的virtualenv会创建在你自己的目录下，并且创建成功后会有文件路径,一般是存在一个./local的隐形文件夹下。为了方便可以创建一个专门管理python版本的文件夹

$ mkdir pythonenv
$ cd pythonenv 
$ virtualenv --system-site-package tf0.10  //创建python虚拟环境
$ source tf0.10/bin/activate   //启动python的虚拟环境，启动后命令前面就有了当前的python虚拟环境的名称 eg：(tf0.10)

上面的virtualenv –system-site-package tf0.10我没有运行成功，感觉是因为不是root权限安装没有软链到bin下的原因，所以用了下面这句话

$ .local/lib/python2.7/site-packages/virtualenv.py -p /usr/bin/python2.7 tf0.10

-p后面的是创建虚拟环境用到的python编译器，如果你用的是其他版本的python可以换成其他的
至此，virtualenv已经安装成功并且启动成功

安装TensorFlow

$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.10.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
$ pip install  $TF_BINARY_URL

我采用的是GPU版本的TensorFlow，如果个人的电脑，把上面的链接地址改成cpu版本的链接就可以了。
如果是GPU版本的，需要安装CUDN，这个不同的Linux版本，CUDN是不同的下载地址

$ tar xvzf cudnn-7.0-linux-x64-v2.tgz
$ sudo cp cudnn-7.0-linux-x64-v2/cudnn.h /usr/local/cuda/include
$ sudo cp cudnn-7.0-linux-x64-v2/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
$ ./configure
Do you wish to bulid TensorFlow with GPU support? [y/n] y
GPU support will be enabled for TensorFlow

Please specify the location where CUDA 7.0 toolkit is installed. Refer to
README.md for more details. [default is: /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda

Please specify the location where CUDNN 6.5 V2 library is installed. Refer to
README.md for more details. [default is: /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda

Setting up Cuda include
Setting up Cuda lib64
Setting up Cuda bin
Setting up Cuda nvvm
Configuration finished

至此，virtualenv已经安装成功，TensorFlow也安装成功了