Pypi.orgブラウザは最新バージョンのインストール手順に従って、サイトを開くためにvirtualenvのライブラリを、その後、マシンで次のコマンドを使用し~/development/た学習環境隔離TensorFlowディレクトリを作成するには、名前がありますtensorflow：
virtualenv --system-site-packages ~/development/tensorflow
その後、我々は、以下のコマンドを実行し、上記で作成したvirtualenvのをアクティブにします。
cd ~/development/tensorflow
source bin/activate
このとき、いくつかの変更は、端末プロンプトで発生した、私たちはTensorFlow学習環境の隔離が入力されていることを示している部分のうち赤のコイルと、以下の画像です：
その後、名前のできるtensorflow隔離コンテナにTensorFlowのvirtualenvのをインストールします。
pip3 install --upgrade pip
pip3 list
pip3 install --upgrade tensorflow
インストールが完了したら、私たちは、インストールが成功したかどうかを確認する必要があります。
python3 -c "import tensorflow as tf; tf.enable_eager_execution(); print(tf.reduce_sum(tf.random_normal([1000, 1000])))"
出力に上記のコマンド場合はI tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA情報、緊張しないでください、このチップは、我々はいくつかのCPUのベクトル演算命令コードTensorflowインストールをサポートしていないことを意味し、単に追加し、私たちの学習プロセスにほとんど影響を持っているimport os; os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2';直接警告を画面に直接：
python3 -c "import os; os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'; import tensorflow as tf; tf.enable_eager_execution(); print(tf.reduce_sum(tf.random_normal([1000, 1000])))"
上記のコードは、追加の警告メッセージの後に行われるが、直接出力されていないtf.Tensor(234.54535, shape=(), dtype=float32)、すなわち計算結果が、我々はvirtualenvの容器を閉鎖するために、次のコマンドを使用できます。
deactivate
virtualenvのコマンドを使用するときに有効に上記を使用して、それを開く方法virtualenvの後にコンテナを閉じます。
cd ~/development/tensorflow
source bin/activate