一、Anaconda安裝
1. Anaconda下載下傳
在Anaconda官網下載下傳Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh (Ubuntu18.04的對應的Anaconda版本)，比較費時，如圖所示。
2. Anaconda安裝
下載下傳下來之後進入檔案所在目錄，複制一下該檔案名字，然後：
bash xxxxxxxxxxx.sh
檔案名字一定不能打錯了！！
至此，anaconda安裝完畢
同時pycharm可以從上面位址下載下傳
3. Anaconda配置
建立環境：注意，如果anaconda安裝好，在terminal提示符前面會出現一個(base)的字樣，是因為aconda自動加入了指令到 .bashrc中， 在我們打開終端的時候自動執行了 conda activate base 指令，
一個指令可以回去
conda deactivate
建立一個TF2.1的環境，python版本用3.7
conda create -n TF2.1 python=3.7
這裡選擇y，表示同意安裝相關軟體包
上述提示也告訴我們，如何activate environment和deactivate environment
4. 硬體相關資訊查詢
我自己的硬體資訊
不能安裝cuda
對于英偉達sdk的安裝，可以用指令
conda activate TF 2.1conda install cudatoolkit=10.1conda install cudnn=7.6
二、TensorFlow安裝
1. TensorFlow下載下傳
啟動terminal，輸入指令
pip install tensorflow==2.1
至此，安裝完成
進入python，驗證是否成功
2. TensorFlow驗證
在import tensorflow的時候出現好幾個找不到路徑的提示。估計是gpu的問題，我的虛拟機不支援gpu。
但是後面的tf version顯示正常。
3. 不使用GPU的TensorFlow版本
有沒有不用gpu的版本呢？
看下面！
https://blog.csdn.net/FANGUOHAO/article/details/88411352
https://blog.csdn.net/zhanghai4155/article/details/104268737/
首先解除安裝上面的protobuf和tensorflow
pip uninstall protobufpip uninstall tensorflow
然後利用下面的指令安裝，強制安裝CPU版本
pip install tensorflow-cpu
成功安裝protobuf和tensorflow-cpu-2.1.0
測試
完美
三、PyCharm安裝
1. PyCharm下載下傳
https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=linux
選擇社群版 community版本，注意作業系統的選擇
2. PyCharm安裝
右鍵安裝包，點選“Extract Here”
打開終端，進入pycharm-community-2019.3.4/bin；
cd Downloads/pycharm-community-2019.3.4/bin
執行pycharm.sh指令檔案，開始安裝；
sh ./pycharm.sh
出現Complete-Installation提示框，如圖5，如果需要導入之前安裝版本的配置的話，就選第一個，沒有就選第二個。是以這裡選第二個，直接點OK
一路按照提示安裝好即可
3. PyCharm運作
安裝好PyCharm後，除了安裝完會出現啟動界面後，關掉後再也找不到啟動程式了，和windows完全不一樣，找不到exe可執行檔案。
啟動方法如下：
進入到Downloads/pycharm-community-2019.3.4/bin 目錄下,找到pycharm.sh 檔案,開啟終端,輸入sh ./pycharm.sh,執行,就能運作pycharm 了，但是有點點不友善的是,總不能每次到bin目錄下，然後寫代碼執行吧(當然，喜歡指令行操作的忽略),是以我們現在在桌面上建立一個pycharm的快捷方式，其實.sh檔案就相當于windows下的.exe檔案.但是可不要認為，輕按兩下.sh 檔案就可以運作啦．還是需要改點東西的
4. PyCharm快捷方式建立
輸入：
sudo gedit /usr/share/applications/Pycharm.desktop
進入到文本編輯界面
輸入以下代碼：
注意更改自己的sh路徑
[Desktop Entry]Type=ApplicationName=PycharmGenericName=Pycharm3Comment=Pycharm3:The Python IDEExec=sh/home/yxf/Downloads/pycharm-community-2019.3.4/bin/pycharm.shIcon=/home/yxf/Downloads/pycharm-community-2019.3.4/bin/pycharm.pngTerminal=pycharmCategories=Pycharm;
然後在最後在搜尋裡面(super鍵或者說window鍵都行) 搜尋pycharm就能看到了，直接固定在dock上，這樣就友善以後的使用了，如圖
四、開發環境測試
1. 建立工程
建立工程的時候需要注意，選擇的python的解釋器的位置，需要用which python查詢python的路徑，根據我電腦的安裝位置，我選擇的解釋器的位置為
然後OK，create即可。
2. 測試代碼
建立檔案test.py，輸入測試代碼
import tensorflow as tftensorflow_version = tf.__version__gpu_available = tf.test.is_gpu_availableprint("tensorflow version:", tensorflow_version, "\tGPUavailable:", gpu_available)a = tf.constant([1.0, 2.0], name="a")b = tf.constant([1.0, 2.0], name="b")result=tf.add(a,b,name="add")print(result)
右擊run test.py，在下面視窗出現
2. 錯誤解決方案
如果出現以下錯誤提示
原因如下：
按照tensorflow的官方文檔安裝完成tensorflow之後可以再終端(Terminal)下激活python環境并使用，但是當你在pycharm下import tensorflow的時候卻會發現報錯no this module，以下是解決方案。
其實無法在pycharm下導入tensorflow的原因是你是将tensorflow安裝在了你終端預設的python路徑下，而當你使用pycharm建立一個項目時它會預設給你建立一個python虛拟環境，而不會去使用你本地預設的(這就是為什麼在終端下可以import tensorflow而在pycharm中卻報錯的原因)，是以解決這個問題的方法就是在你pycharm的項目中将python環境和你終端預設的python環境設定為同一個：
##檢視終端python環境所在目錄
直接在終端輸入which python：
在pycharm的terminal中輸入which python
解決步驟如下：
File–>setting–>Project:**–>Project Interpreter
然後在選擇框中選中你終端下查詢出來的那一個python路徑即可。
看到
tf.Tensor([2. 4.1, shape=(2,), dtype=float32)
表示TensorFlow安裝成功！