TensorFlow安装方法介绍
问题导读1.TensorFlow安装需要哪些准备？2.TensorFlow本文使用了哪两种安装方式？3.对于两种安装方式，你认为哪种更好？static/image/hrline/4.gif
基于VMWare的Ubuntu14.04安装事先准备：1.由于使用的是虚拟机，所以建议最好安装xshell, xftp，便于进行文件的传输和控制2.关闭防火墙: sudo ufw disable3.安装ssh: sudo apt-get install ssh
一、使用PIP进行安装（简单易用，建议使用）Pip安装$ sudo apt-get install python-pip python-dev build-essential
$ sudo pip install --upgrade pip
Tensorflow的安装$ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.1.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
1.我下载的是当前的最新版本，后期如果需要新的版本$ pip install --upgrade tensorFlow2.也可以登陆https://storage.googleapis.com/tensorflow/，看是否有更新，然后先卸载，再将对应位置更改一下即可，但须卸载旧的版本$ pip uninstall tensorflow这样TensorFlow的环境就安装完成了
二、从源码编译安装（很费事，但能手动进行一些文件的配置，如果想安装Anaconda先看后面红字部分）安装依赖工具包1.安装JDK8$ apt-get install software-properties-common$ add-apt-repository ppa:webupd8team/java$ apt-get update$ apt-get install oracle-java8-installer
2.安装Bazel以及其他依赖包（1）传统安装$ echo "deb http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list$ curl https://storage.googleapis.com/bazel-apt/doc/apt-key.pub.gpg | sudo apt-key add -$ sudo apt-get update && sudo apt-get install bazel（2）安装包安装安装其它依赖库$ apt-get install pkg-config zip g++ zlib1g-dev unzip$ apt-get install git
下载安装bazel当前安装的是Bazel的0.3.1版本，如果有新的版本可以替换相应的版本号，GitHub（https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/tag/0.3.1）,可以右键迅雷下载
$ chmod +x bazel-0.4.5-jdk7-installer-linux-x86_64.sh$ ./bazel-0.4.5-jdk7-installer-linux-x86_64.sh -user$ export PATH=“$PATH:$HOME/bin”(等号之间不能加空格)
安装TensorFlow的依赖包$ apt-get install python-numpy swig python-dev python-wheel
TensorFlow编译环境的配置$ git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow$ cd tensorflow$ ./configure之后根据本身的环境进行配置即可
Configure顺利结束后，使用编译命令执行编译即可$ bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package$ bazel build --copt=-march=native -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package$ bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg$ ls -a /tmp/tensorflow_pkg（其中tensorflow-1.0.0rc0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl根据下载的不同需要更改一下）$ pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-1.2.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl如果报错的话，如下$ python -m pip install --upgrade pip可以升级一下pip，然后在重复执行一下$ pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-1.0.0rc0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
$ pip install --upgrade tensorflow
另：在实际运行中可能会用到各种依赖库
$ sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflags Cython ipython
当然如果采用的是第二种安装方法，也可以使用Anaconda，但需注意的是，在安装TensorFlow的时候一定要将默认位置改为的python路径（即：Please specify the location of python-----这一步骤）
Anaconda的安装Anaconda提供了一个编译好的环境可以直接安装，避免了需要安装多种类型的依赖库1.下载Anaconda(也可在虚拟机上下载，但速度太慢了)（官网： http://www.continuum.io/downloads）2.导入到虚拟机中（我放在了桌面位置），然后进入xshellbash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh3.接下来得到安装提示，回车确认，进入License文档，输入q跳过，再输入yes，进入安装路径的设定，此处我选择的是默认，然后安装开始
4.安装完成后会有提示，建议yes添加
安装完成，在使用的时候出现如下错误
$ pip install --upgrade tensorflow最后成功的图像显示
http://blog.csdn.net/u014516389/article/details/72818155
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