一、首先下载anaconda,下载：Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh（https://repo.continuum.io/archive/）参考网址：https://www.cnblogs.com/willnote/p/6746499.html
二、安装anaconda,进入下载目录
如果没有修改的话，默认的下载目录是在 /home/下载/下，Ctrl+Alt+T打开终端，输入 cd /home，然后按两次Tab键，终端会自动补上用户名以及该用户名下的文件目录：
可以看到排列出的所有文件夹，继续输入 cd/home/dcrmg/下载 ，进入下载目录：
三. 安装Anaconda
下载的文件是以 .sh 为后缀的，名称比较长，我这里先给它给改名称为 Anaconda.sh。
在终端继续输入 sudo bash Anaconda.sh ，开始执行Anaconda安装。
会要求先输入用户密码，然后是许可文件，直接按Enter继续：
接受许可，输入yes，按回车：
提示默认安装路径是 /home/dcrmg/anaconda2 ，按回车确认，开始安装：
四. 添加环境变量
安装完成之后，会提示是否添加环境变量，输入 yes 后回车：
这样Anaconda安装成功了。终端窗口提示要使环境变量生效，需要重新打开一个终端。在一个新开的终端里输入python，提示信息显示已经不是Linux系统自带的python了：
或者也可以在当前的终端里让刚配置的环境变量生效，方法是在安装Anaconda的终端中输入：
source ~/.bashrc
五、打开jupyter notebook
在终端输入jupyter notebook即可，如下图：
Anaconda仓库镜像
官方下载更新工具包的速度很慢，所以继续添加清华大学 TUNA提供的Anaconda仓库镜像，在终端或cmd中输入如下命令进行添加
| 1 2 |
$ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
$ conda config --set show_channel_urls yes
|
备注：如果出现conda命令未找到，查看：https://www.cnblogs.com/chamie/p/10009193.html
Tensorflow安装
在终端或cmd中输入以下命令搜索当前可用的tensorflow版本
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（可以略掉）$ anaconda search -t conda tensorflow
Using Anaconda API: https://api.anaconda.org
Run 'anaconda show <USER/PACKAGE>' to get more details:
Packages:
Name | Version | Package Types | Platforms
------------------------- | ------ | --------------- | ---------------
HCC/tensorflow | 1.0.0 | conda | linux-64
HCC/tensorflow-cpucompat | 1.0.0 | conda | linux-64
HCC/tensorflow-fma | 1.0.0 | conda | linux-64
SentientPrime/tensorflow | 0.6.0 | conda | osx-64
: TensorFlow helps the tensors flow
acellera/tensorflow-cuda | 0.12.1 | conda | linux-64
anaconda/tensorflow | 1.0.1 | conda | linux-64
anaconda/tensorflow-gpu | 1.0.1 | conda | linux-64
conda-forge/tensorflow | 1.0.0 | conda | linux-64, win-64, osx-64
: TensorFlow helps the tensors flow
creditx/tensorflow | 0.9.0 | conda | linux-64
: TensorFlow helps the tensors flow
derickl/tensorflow | 0.12.1 | conda | osx-64
dhirschfeld/tensorflow | 0.12.0rc0 | conda | win-64
dseuss/tensorflow | | conda | osx-64
guyanhua/tensorflow | 1.0.0 | conda | linux-64
ijstokes/tensorflow | 2017.03.03.1349 | conda, ipynb | linux-64
jjh_cio_testing/tensorflow | 1.0.1 | conda | linux-64
jjh_cio_testing/tensorflow-gpu | 1.0.1 | conda | linux-64
jjh_ppc64le/tensorflow | 1.0.1 | conda | linux-ppc64le
jjh_ppc64le/tensorflow-gpu | 1.0.1 | conda | linux-ppc64le
jjhelmus/tensorflow | 0.12.0rc0 | conda, pypi | linux-64, osx-64
: TensorFlow helps the tensors flow
jjhelmus/tensorflow-gpu | 1.0.1 | conda | linux-64
kevin-keraudren/tensorflow | 0.9.0 | conda | linux-64
lcls-rhel7/tensorflow | 0.12.1 | conda | linux-64
marta-sd/tensorflow | 1.0.1 | conda | linux-64
: TensorFlow helps the tensors flow
memex/tensorflow | 0.5.0 | conda | linux-64, osx-64
: TensorFlow helps the tensors flow
mhworth/tensorflow | 0.7.1 | conda | osx-64
: TensorFlow helps the tensors flow
miovision/tensorflow | 0.10.0.gpu | conda | linux-64, osx-64
mSarahan/tensorflow | 1.0.0rc2 | conda | linux-64
mutirri/tensorflow | 0.10.0rc0 | conda | linux-64
mwojcikowski/tensorflow | 1.0.1 | conda | linux-64
rdonnelly/tensorflow | 0.9.0 | conda | linux-64
rdonnellyr/r-tensorflow | 0.4.0 | conda | osx-64
test_org_002/tensorflow | 0.10.0rc0 | conda |
Found 32 packages
|
选择一个较新的cpu或GPU版本，如jjh_cio_testing/tensorflow-gpu的1.0.1版本，输入如下命令查询安装命令
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
（可以略掉）$ anaconda show jjh_cio_testing/tensorflow-gpu
Using Anaconda API: https://api.anaconda.org
Name: tensorflow-gpu
Summary:
Access: public
Package Types: conda
Versions:
+ 1.0.1
To install this package with conda run:
conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_cio_testing tensorflow-gpu
|
使用最后一行的提示命令进行安装
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
$ conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_cio_testing tensorflow-gpu==1.3.0
Fetching package Metadata .............
Solving package specifications: .
Package plan for installation in environment /home/will/anaconda2:
The following packages will be SUPERSEDED by a higher-priority channel:
tensorflow-gpu: 1.0.1-py27_4 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free --> 1.0.1-py27_4 jjh_cio_testing
Proceed ([y]/n)?
|
conda会自动检测安装此版本的Tensorflow所依赖的库，如果你的Anaconda缺少这些依赖库，会提示你安装。因为我之前已经安装过了，所以这里只提示我安装Tensorflow。输入y并回车之后等待安装结束即可
- 可以选择次高版本的Tensorflow安装，因为最新版本可能清华 TUNA的仓库镜像库没有及时更新，而官方更新连接总是失败，我最开始选择了jjhelmus/tensorflow-gpu的1.0.1版本，其他依赖 库清华 TUNA的仓库镜像有资源，而到最后jjhelmus/tensorflow-gpu版本的Tensorflow安装包总是下载不下来，尝试20多次之后 换了一个1.0.0的版本，终于顺利安装成功
进入python，输入
| 1 |
import tensorflow as tf
|
如果没有报错说明安装成功。
（2）PIP安装tensorflow
安装完CUDA 8 和 cuDNN 5后， 在终端输入 sudo apt-get install libcupti-dev（参考：https://www.cnblogs.com/zengcv/p/6564517.html）
Ubuntu14.04默认安装的Python2.7.6
先安装Python库
| 1 |
sudo apt-get install python-pip python-dev
|
安装tensorflow：
(1)在线安装
sudo pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl
(2)下载安装（由于Ubuntu系统下，网上比较慢，可以在windows下载。推荐这种安装方法）
sudo pip install tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl
（下载地址：https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/1.0.1/#files）
参考文献：
1.https://www.cnblogs.com/chamie/p/8876271.html
2.https://www.cnblogs.com/hezhiyao/p/8328634.html
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