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我们需要通过VMware虚拟机平台+Ubuntu虚拟机+安装pip的方式来搭建TensorFlow的环境。
官网参考文档地址：https://www.tensorflow.org/install/，由于博主用的是ubuntu 14.04，因此以Ubuntu为例，进行说明，其他OS请参考上面给出的链接。
提示：最好别用windows，后面会有很多的兼容问题
安装的方式也有好几种，通过pip，docker,Anacodnda等，因为ubuntu是自带Python和pip的，因此这里给出的是pip的安装方式。
确定python及pip的版本
输入命令python -V确认python的版本，需要2.7或者是3.3+
输入命令pip -V或pip3 -V确认pip的版本，建议pip在8.1以上，或者是pip3，如果不是则使用sudo apt-get install python-pip python-dev进行更新。
Why？
目前TensorFlow用三种安装方式：
(1)Docker：一种虚拟化技术，可以将整个TensorFlow依赖关系封装进去，支持大部分操作系统（包括windows），但是目前(2018.1.21)Docker还不够完善，不建议使用。
(2)pip：一个安装、管理Python的工具，通过pip可以安装以及打包好的TensorFlow，但只支持Ununtu。这种方法是目前的主流方法。
(3)从源代码编译安装：将TensorFlow的源代码编译成pip安装包。这种方法——我不会。
因此我们采取最简单好用的 pip 的方法，就需要 VMware虚拟机平台+Ubuntu虚拟机+安装pip
How?
1.下载安装VMware，很简单，需要验证的话网上可以搜到序列号，免费用。
2.下载Ubuntu开源系统的iso文件，然后在VMware上新建虚拟机并加载ios文件，安装Ubuntu。
在创建操作系统时会要求输入一个密码，这个密码将用来登陆和获得root权限，要记好！
3.正常启动虚拟机（此时可以在上图中选择物理驱动器连接，不需要iso了），右键打开超级终端
输入$ sudo apt-get install python-pip python-dev，输入密码，再输入Y，从而下载安装pip。
输入$ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl 从而下载安装TensorFlow。
如果提示你的pip版本太低，那么输入$ pip install --upgrade pip升级pip，之后再输入指令下载TensorFlow。
验证tensorflow是否安装成功
启动终端，输入python
输入以下代码：
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
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