TensorFlow 为 Google 开源的新一代深度学习框架，与之前使用的Caffe和Torch基于层的设计理念有所不同，是基于张量流图的设计思路，这也是今后深度学习框架的一大发展趋势。
本文默认您的linux计算机已经安装有Python下面介绍一下安装与安装遇到的问题及解决方法。将包含下列内容：
CUDA-7.5 与 cuDNN v.5 安装
pip安装
TensorFlow 安装
安装成功测试
安装错误及解决
(一) CUDA-7.5 与 cuDNN v.5 安装
按照NVIDIA官网，分别安装CUDA和 cuDNN ，注意两个版本与计算机显卡都要相对应，下载之前可能需要注册一下，很方便。
(二) pip 安装
在命令行下输入如下安装命令：
$ sudo apt-get install python-pip python-dev(三) TensorFlow 安装
这部分如果顺利的话一两行代码即可搞定，不顺利的话，就要看人品了。
1. 环境清理
注意：如果你之前在计算机上装过TensorFlow，那么你需要先卸载掉之前的TensorFlow和protobuf，具体如下：
$ pip uninstall tensorflow
$ pip uninstall protobuf2. 选择合适版本的二进制安装文件链接
# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7
# Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v5. For other versions, see "Install from sources" below.
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.10.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
# Mac OS X, CPU only, Python 2.7:
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.10.0-py2-none-any.whl
# Mac OS X, GPU enabled, Python 2.7:
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/gpu/tensorflow-0.10.0-py2-none-any.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.4
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 3.4
# Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v5. For other versions, see "Install from sources" below.
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.10.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.5
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 3.5
# Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v5. For other versions, see "Install from sources" below.
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.10.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
# Mac OS X, CPU only, Python 3.4 or 3.5:
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.10.0-py3-none-any.whl
# Mac OS X, GPU enabled, Python 3.4 or 3.5:
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/gpu/tensorflow-0.10.0-py3-none-any.whl
3. 下载并安装TensorFlow
根据自己计算机安装的Python版本（如何查看本机Python版本，很简单，请参考这篇文章），选择在命令行下相应的命令：
# Python 2
$ sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL
# Python 3
$ sudo pip3 install --upgrade $TF_BINARY_URL至此安装完成，如果安装过程报错，该如何解决？又如何测试成功安装？见下面部分。
(四) 安装成功测试
$ python
...
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
# 这里一般会显示你的设备显卡信息
>>> print(sess.run(hello))
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print(sess.run(a + b))
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>>>恭喜你，安装成功！
(五) 安装问题及解决
我主要遇到以下问题：
1. pip 问题
问题：
在运行安装TensorFlow命令行时，报出了关于pip的错误。解决：
升级pip，用如下命令行：
$ sudo pip install --upgrade pip 2. 联网问题
- 问题：
从这个网站https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/gpu/tensorflow-0.10.0-py2-none-any.whl下载TensorFlow，需要翻墙。当你运行下面安装命令时会报联网的错误：
# Python 2
$ sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL
# Python 3
$ sudo pip3 install --upgrade $TF_BINARY_URL解决：
为了方便没有翻墙的好宝宝，我下载了[Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7]的whl类型安装包。下载地址：- Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7 下载密码为 4f3w
其他版本可以在留言中留下邮箱，我下载后发给您。
3. 安装后测试出现问题
- 问题：
当测试代码输入以下命令时：
>>> import tensorflow as tf 出现了以下问题：“ImportError: cannot import name pywrap_tensorflow”。
解决：
首先，我上网查了下，有人这么说：“python误以为tensorflow目录中的tensorflow就是要导入的模块。解决办法：不要在tensorflow中运行python或者ipython。”
然而我并没有在tensorflow的目录中运行，怀疑和之前我打算按另一种源文件安装的方法Installing from sources来安装TensorFlow，故下载了它的源文件，于是乎我就把它删了。然后卸载重装了TensorFlow。卸载方法：
$ sudo pip uninstall tensorflow
$ pip uninstall protobuf重装之后，就测试OK了。
谢谢大家的支持！
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