安装方式主要分为两个版本，分别是CPU和GPU版本，CPU版本相对简单，而GPU版本过程较为复杂。如果只是新手使用tensorflow完全没必要装GPU版本，等你需要构建几十层网络的时候在安装GPU版本，同时GPU版本的安装每台电脑的情况不一样。
CPU版本主要参考：
https://blog.csdn.net/colourful_sky/article/details/73823939
https://blog.csdn.net/colourful_sky/article/details/73823939
https://blog.csdn.net/zzc15806/article/details/73662491
https://blog.csdn.net/WIinter_FDd/article/details/66523468
https://blog.csdn.net/u014680339/article/details/72459392
https://blog.csdn.net/hgdwdtt/article/details/78633232
安装环境：Ubuntu14.04/16.04LTS
1.安装anaconda
1.1从清华大学的官网下载安装文件https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/，这里我选择的Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh，注意这里Python的版本是Python3.6，目前anaconda只有两个版本，分别是Python3.6和Python2.7版本，我建议小伙伴们紧随时代的浪潮选择高版本的Python3.6，
1.2直接运行下载的sh文件即可：
bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh
1.3安装完成必然要验证是否安装成功，启动anaconda，如果正常启动表示安装成功,这一步一般不会出现什么问题，如果无法启动，重装也解决不了，建议重装系统吧
anaconda-navigator
2.安装tensorflow
2.1创建tensorflow环境
conda create -n tensorflow python=3.6
这里安装的Python是3.6版本，anaconda和Python以及tensorflow要对应起来
2.2激活tensorflow环境
source activate tensorflow
成功激活之后，在终端前面会有一个（tensorflow）标识
2.3安装tensorflow
pip install –ignore-installed –upgrade https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.4.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
我在这里安装的是tensorflow1.4.0的CPU版本，和书上的版本对应，想要安装其他版本可以到清华大学的网站上查找https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/tensorflow/
2.4验证tensorflow安装是否成功
source activate tensorflow #首先激活tensorflow环境
python #启动python环境
import tensorflow as tf
hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!’)
sess = tf.Session()
print (sess.run(hello))
Hello, TensorFlow! # 恭喜！安装成功！
3.在anaconda上安装代码编辑器
anaconda中要几款代码编辑器，我们这里选择jupyter，也即是交互式笔记本
3.1首先启动anaconda
anaconda-navigator
启动anaconda之后可以直接在软件内部安装jupyter，安装完成之后可以直接点击打开anaconda，就会在火狐浏览器中看到jupyter软件
3.2在jupyter中使用tensorflow
首先在终端中激活tensorflow环境
source activate tensorflow # 激活Tensorflow环境
然后打开anaconda软件
anaconda-navigator
此时打开jupyter便可以直接写代码，如果不激活tensorflow，在jupyter中编写tensorflow代码会出现下列错误：
import tensorflow as tf #使用这句代码便会出现下面的错误
modulenotfounderror no module named tensorflow