Linux安装TensorFlow
Linux系统下打开jupyter notebook文件
在命令行下输入：
source activate root
然后再输入：
jupyter notebook &jupyter lab
Linux 中查看python的安装路径
方法1：whereis python
查看所有python的路径，不止一个
方法2：which python
查看当前使用的python路径
Linux安装Anaconda和TensorFlow
关于Anaconda的常用命令有：
# 创建一个名为tensotflow的环境，指定Python版本是2.7（不用管是2.7.x，conda会为我们自动寻找2.7.x中的最新版本）$ conda create --name tensotflow python=2.7 # 这里的--name可以简化为-n$ source activate tensotflow# 安装好后，使用activate激活某个环境# 激活后，会发现terminal输入的地方多了tensotflow 的字样# 此时，可以安装和操作一些包$ source deactivate tensotflow # 如果想返回普通环境，运行$ conda remove --name tensotflow --all # 删除一个已有的环境# conda的包管理类似pip$ conda install scipy # conda安装scipy$ conda list # 查看已经安装的packages$ conda list -n tensotflow # 查看某个指定环境的已安装包$ conda search numpy # 查找package信息$ conda install -n tensotflow numpy # 安装某个指定环境的package# 如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前活跃环境，也可以通过-c指定通过某个channel安装$ conda update -n tensotflow numpy # 更新package$ conda remove -n tensotflow numpy # 删除package
安装TensorFlow
现在我们就先创建一个新的Anaconda环境来安装和使用我们的TensorFlow。
首先创建python2.7下的名为tensorlfow的环境：
$ conda create --name tensotflow python=2.7
此时anaconda会检查并提示你需要在虚拟环境安装一些包，输入y确认即可。环境创建好就会提醒你：
# To activate this environment, use:# > source activate tensorflow## To deactivate an active environment, use:# > source deactivate
第一个命令用于进入（激活）名为tensorflow的环境，第二个命令用于退出该环境，注意这里我们只是命名该环境为tensorflow，真正的TensorFlow还没安装呢。
现在我们进入该环境并安装TensorFlow。
$ source activate tensorflow(tensorflow) $$ # 注意进入环境后所有的命令钱都会自带一个(tensorflow)表示你在该环境。
然后我们使用“anaconda search -t conda tensorflow”命令来查询conda有哪些TensorFlow的安装包（其实此时也可以通过TensorFlow官网的各种传统方法安装TensorFlow，但既然我们已经创建了Anaconda，而anaconda本身就是个包管理器，那不如就利用它来方便安装）。输入命令后会出现一大堆安装包版本。
会有一个大表格该给你展现，根据你的需求来选择一个即可，比如我选择名为“jjh_ppc64le/tensorflow-gpu”的版本，那么使用命令来查看细节：
(tensorflow) $ anaconda show jjh_ppc64le/tensorflow-gpu
其实上面就已经告诉你怎么安装了，使用最后一行命令即可。
分手后的思念是犯贱
冷不防
灰太狼
向右看齐
亦凉
àì夳堔傛蜴生んèń
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