TensorFlow学习笔记（一）：快速安装与使用TensorFlow

博主这两天成功搭建了tensorflow深度学习框架，仅此分享给众人。由于本人对Linux系统、GPU、tensorflow均不太熟悉，参考众多资料后才马马虎虎搭建成功，调用spyder IDE运行了第一个程序。

1、安装linux系统

      本人在window7系统装了双系统ubuntu14.04,在window系统空闲出100G的内存，删除卷只为linux所用。网上安装教程很多，这里只简便提及我自己中在安装过程所不注意的几个点。重装系统时备份好之前有用资料后最好在分区时格式化磁盘或者重新分配，具体怎么分配可自行百度。安装好linux系统后重启进去BIOS将Linux系统启动项挪到第一个，随后保存修改，这样以后启动后会进去到grub引导项。本人对这个没太注意，一开机就自行进去到window系统，导致自己重装了两遍系统后才意识到这个错误，深深为自己无知感到羞愧。linux系统上网参考众人用的也是yah3c，在window下载后解压copy到ubuntu中去，
调用terminal，切换到目录中去，键入sudo python setup.py install运行脚本安装。安装过程中注意设备号的选择，默认是eth0，有可能不是，键入命令ifconfig查询，本人就是掉进这个坑。

2、安装Anaconda

     anaconda是目前最好的科学计算的Python环境，安装方便。网上有许多其他方法本人看都没看一眼，直接去Anaconda官网上下载了最新版本的Python 3.6版。安装成功后source ~/.bashrc有效我们的生成环境，在终端键入python可以看自己python版本。

3、Tensorflow GPU版本的安装

     第一步安装GPU驱动，可以省去后面很多麻烦。

     第二步在ubuntu系统下载cuda的run文件，千万不要在window下载cuda，血与泪的教训折腾我半天时间。期间尝试了各种版本（cuda以前发布的版本链接搞的很隐蔽，这里就是链接https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive）都安装不起来，提示bzip解压错误。后来也不知道怎么就开窍了，尝试在ubuntu下载了对应版本终于安装成功，又深深为自己无知所羞愧。注意安装过程中就不要选择安装cuda里面自带的GPU驱动了。

    第三步就是安装cuDNN了，cuDNN安装简单，只是解压后把里面文件拷贝到安装后的cuda文件夹下即可。网上有建立几个库软连接，可自行搜索。

    第四步就是在系统环境中设置CUDA的路径，也source一下，终于安装完CUDA了

    第五步就是安装tensorflow的GPU版本了。安装pip后选择Python3.6版本的tensorflow安装即可