TensorFlow 新手入门----下载与安装

在 Mac 上:

$ sudo easy_install pip  # 如果还没有安装 pip
$ sudo pip install --upgrade virtualenv

接下来, 建立一个全新的 virtualenv 环境. 为了将环境建在 ~/tensorflow 目录下, 执行:

$ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow
$ cd ~/tensorflow

然后, 激活 virtualenv:(下面二选一)

$ source bin/activate  # 如果使用 bash
$ source bin/activate.csh  # 如果使用 csh
(tensorflow)$  # 终端提示符应该发生变化


在 virtualenv 内, 安装 TensorFlow:

(tensorflow)$ pip install tensorflow==1.10.0rc1 # 选择下面cpu版本号 ,pip install tensorflow=="版本号"

出错情况处理：

1、matplotlib 1.3.1 requires nose, which is not installed.
matplotlib 1.3.1 requires tornado, which is not installed.

  # 需要安装matplotlib
 python -mpip install matplotlib

2、 "Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA"

这只是个警告可以不管大意是：你的CPU支持AVX扩展，但是你安装的TensorFlow版本无法编译使用。


除了通常的算术和逻辑，现代CPU提供了许多低级指令，称为扩展，例如， SSE2，SSE4，AVX等来自维基百科：

高级矢量扩展（AVX）是英特尔在2008年3月提出的英特尔和AMD微处理器的x86指令集体系结构的扩展，
英特尔首先通过Sandy Bridge处理器在2011年
第一季度推出，随后由AMD推出Bulldozer处理器在2011年第三季度.
AVX提供了新功能，新指令和新编码方案。 
特别是，AVX引入了融合乘法累加（FMA）操作，加速了线性代数计算，即点积，矩阵乘法，卷积等。
几乎所有机器学习训练都涉及大量这些操作，因此将会支持AVX和FMA的CPU（最高达300％）更快。
该警告指出您的CPU确实支持AVX（hooray！）。

可以参考：https://stackoverflow.com/questions/41293077/how-to-compile-tensorflow-with-sse4-2-and-avx-instructions

TensorFlow各版本自主下载地址：

cpu版本：

pip install 链接：

https://pypi.python.org/pypi/tensorflow/1.4.0

下载地址链接：

https://pypi.org/project/tensorflow/#files

gpu版本：

https://pypi.python.org/pypi/tensorflow-gpu/1.4.0

现在不提供下载了，只提供安装命令：比如1.5.0版本

pip install tensorflow-gpu==1.5.0

切换版本号：只要把后面的版本号改一下就行了

如果想在window系统自己编译TensorFlow1.6，可以参考：

https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/80411718

https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/80427283

如果想在window系统下编译TensorFlow动态库，可以参考：

https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/80473648