全網最詳細的基于Ubuntu14.04/16.04 + Anaconda2 / Anaconda3 + Python2.7/3.4/3.5/3.6安裝Tensorflow詳細步驟（圖文）（部落客推薦）第一步、 安裝Anaconda 第二步、建立一個tensorflow的運作環境第三步、在conda環境中安裝tensorflow第四步、測試安裝是否成功

前言

　　建議參照最新的tensorflow安裝步驟（Linux，官方網站經常通路不是很穩定，是以給了一個github的位址）：　　        https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/docs_src/install/install_linux.md

　　最近，tensorflow網站上給出了新的使用Anaconda配置和安裝Tensorflow的步驟，經過測試，在國内可以無障礙的通路。Anaconda 是一個基于python的科學計算包集合，目前支援Python 2.7，3.4，3.5，3.6。

　　注意：在安裝過程中如果出現很長的報錯，觀察錯誤資訊的末尾，如果是網絡連結相關，就重新運作一遍語句即可（如出現進度條不動的情況，也可重新運作語句），Anaconda自身約500M，tensorflow所需軟體包約幾十Ｍ。

　　作業系統：　Ubuntu 14.04   或  Ubuntu16.04

　　這是Github官網給出的安裝步驟

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/docs_src/install/install_linux.md

　　從anaconda官網（https://www.continuum.io/downloads）上下載下傳linux版本的安裝檔案，運作完成安裝。

　　我這裡是以Anaconda2-5.0.1-Linux-x86_64.sh為例，Anaconda3一樣啦。這個很簡單。

 　　因為這是一個坑，是安裝時最後一步添加環境變量的時候沒有選擇yes導緻運作 conda info 時出錯，很好解決，根據錯誤提示：

　　然後，緊接着去配置Anaconda2的環境變量。怎麼做呢？很簡單。

　　在指令行輸入就可以了。

 　　注意：在這一步，你也許會遇到conda: command not found

　　遇到這個問題的時候， 

解決方法是：

　　比如我這裡是

　　但是下一次重新開機之後，還是會出現這個問題，是以我們要激活下 ~/.bash_profile

 那是因為我的環境變量是如下：

 　　是以，

　　在conda環境中安裝tensorflow的好處是可以便捷的管理tensorflow的依賴包。

　　分為兩個步驟：激活上一步建立的名為tensorflow的conda環境；用conda或者pip工具安裝Tensorflow，我選擇的是pip方式。

　　pip方式需要首先激活conda環境

 　　然後根據要安裝的不同tensorflow版本選擇對應的一條環境變量設定export語句（作業系統，Python版本，CPU版本還是CPU+GPU版本）

　　最後根據是python 2還是３版本選擇一句進行安裝。

　　

　　注意：這是在安裝tensorflow的時候建立tensorflow環境失敗，這是個坑，因為有些版本位址失效了。

                  換其他版本試試。比如如下我現在是2017年12月份，采用conda方式安裝tensorflow，版本已經是1.4.0-py27_0

　　conda上面目前有人已經做好了tensorflow的pkg，但是版本不一定最新，且隻有CPU版本，不支援GPU。

　　步驟也是首先激活conda環境，然後調用conda install 語句安裝.

　　上面的步驟完成後，從conda環境中退出:

 　　首先激活 <code>tensorflow</code> 環境，然後進入 python，最後導入 tensorflow 庫。如果導入成功則表明安裝成功。

　　當使用完畢後，關閉 <code>tensorflow</code> 環境。

　　然後你的終端提示符就會變會原的樣子。

　　當你需要再次使用的時候就必須再次激活 <code>tensorflow</code> 環境。

　　..........

　　......

　　關閉 <code>tensorflow</code> 環境，并重新激活

　　至此，你已經擁有了一個可以玩耍機器學習的 <code>tensorflow</code> 環境，好好玩耍吧：）

　　你可以參照官方文檔快速的運作一個手寫數字識别的示例。友情提示：僅 CPU 版本你需要有足夠的耐心。。。。。。

本文轉自大資料躺過的坑部落格園部落格，原文連結：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/7975791.html，如需轉載請自行聯系原作者