我的系统环境：
- 16.04 LTS
- Python 2.7
- Python 3.5
TensorFlow的两个版本：
TensorFlow的安装形式主要有以下几种：
- virtualenv
- pip
- docker
- anaconda
- 源代码编译
pip是Python软件包管理系统：Pip Install Packages 递归缩写
pip安装软件包命令的格式如下：
pip install 软件包名
pip卸载软件包命令的格式如下：
pip uninstall 软件包名
我这里先使用virtualenv虚拟环境形式的安装，一会再介绍使用pip安装到本地系统，以下是TensorFlow官方的安装文档：
https://tensorflow.google.cn/install/install_linux
1.安装python-pip、python-dev以及python-virtualenv等包，我这里安装的是python2.7版本的：
$ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv
2.创建一个Virtualenv环境：
3.激活Virtualenv环境：
4.安装pip：
5.安装tensorflow，我这里安装的是cpu版本的：
提示：如果你的pip安装的很慢的话，是因为默认使用的是国外的源，我们可以更换成国内的源：
注：如果.pip/pip.conf没有则创建即可。
6.安装完之后进入python命令行，导入tensorflow包，如果没有任何输出则代表安装成功：
其他的一些操作：
deactivate命令可退出虚拟环境：
删除虚拟环境只需要把生成的目录删除即可：
以上我们演示了通过virtualenv来安装tensorflow，接下来再演示一下通过本地pip来安装tensorflow：
1.首先需要安装pip及dev：
2.然后使用pip进行安装即可：
3.安装完之后也是进入python命令行，导入tensorflow包，如果没有任何输出则代表安装成功：
这种方式是安装在本地的系统上，而之前那种安装方式则是安装在一个虚拟的环境中，每次都需要进入虚拟环境中才可以使用tensorflow，安装在本地系统则不需要。
卸载tensorflow使用以下命令：
sudo pip uninstall tensorflow
我们可以使用pip来安装一些Python的基本类库：
pip install numpy
pip install pandas
pip install matplotlib
编写第一个TensorFlow程序：Hello World
以上我们已经安装好了TensorFlow，那么我们就来编写第一个TensorFlow程序：Hello World
1.创建好相应的目录：
2.编辑一个python文件：
# 引入 Tensorflow 库
import tensorflow as tf
# 创建一个常量 Operation （操作）
hw = tf.constant("Hello Wolrd!")
# 启动一个Tensorflow 的 Session（会话）
sess = tf.Session()
# 运行 Graph （计算图）
print sess.run(hw)
# 关闭 Session（会话）
sess.close()
3.运行这个文件，看看是否正常输出：
如上，可以看到 Hello Wolrd! 被正常输出了，以及打印了一些警告提示信息，到此为止我们的第一个TensorFlow程序就编写完成了。
这个警告的大致意思是：tensorflow觉得你电脑cpu还行，支持AVX（Advanced Vector Extensions），运算速度还可以提升，所以可以开启更好更快的模式，但是你现在用的模式相对来说可能不是那么快，所以这个其实并不是存在错误，所以如果不嫌当前的模式慢就忽略掉这个警告就好了。
如果，不想有这个警告信息的输出，则可以在代码上加上这两句：
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
然后就不会输出警告信息了。