*最近因为学习的需要下载了Tensorflow。但是安装过程中遇到了非常多的问题，查阅了大量资料后仍然无法完美解决问题，于是写下这篇指南以便利后生。*
本次双系统分盘分配了20GB给Ubuntu系统，8G根目录( / ),1.6G交换空间(swap)，余下10GB(/home)。
分盘思路：根目录建议5到10G，交换空间2G左右，其他分配给home
P.s建议ios使用root的系统，操作过程中一直要sudo su获取临时权限也挺烦的(上键失效不能使用上一条内容遇到长命令要重新写就超烦)
第一步 安装Tensorflow之前，首先要安装强大的Python包管理工具pip
$ sudo apt-get install python-pip python-dev
第二步 安装Tensorflow
进入官网tflearn.org左侧有 「installation」 点击后跳转的页面中有各版本的指令 复制到终端 回车 ，再复制下面的命令到终端回车，就能开始下载了。
例如我要下载Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7（第一条）则复制选定内容到终端回车。
若我的Python版本低于3则复制此段至终端回车，大于等于3则复制下面的内容至终端回车，如果顺利就可以开始下载了。
但是包括我在内的许多人都遇到了诸如 Cannot import name main[line.5]或者[line.9]或者[line.11]的错误,而且按照网上的各种方法调试后并不能取得理想效果。
然而正是因为不能顺利的下载该软件，导致我另辟蹊径开辟了一条新路——不从官网下载，从清华开源镜像站下载
**事实证明，这真是一条非常棒的路。**
因为只要复制一条代码到终端再执行，一切就都搞定了，pip不会再跑出来捣乱。（注意要先加权限）
$ sudo su（加临时超级权限）
前方高能！！
$ pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.3.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
这里以cpu-1.3.0版本的进行举例，若要下载不同版本内容进入镜像站找一找要下的文件的名字，加以修改就可以了。
第三步 验证下载内容
$ python（打开python）
>>> import tensorflow as tf
>>>tf.__version__
就会显示Tensorflow版本号 如"1.3.0"
写在最后
本次安装到此就算顺利完成了。虽然没有解决 Cannot import name main的问题，但是从工程的角度来说，以一种便利的方式完成了目的，不就是正是工程的追求吗！当然啦，能把Pip的问题解决了当然更好，如果你们发现了这个问题的有效解决方案，也请留言告诉我如何解决。
（目前试了几种方法「 1 」修改了/usr/bin/pip内容感觉没啥效果还会引起更多问题 「 2 」卸载旧版pip下载较新版本的pip避免升级带来的找不到文件问题也不太顺利 「 3 」还看到了一个迁移文件的方案但并不太会用
如果你们知道怎么弄 就请来告诉我吧！）
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