屁话不多说，直接上干货
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正文开始
众所周知，学习深度学习和人工智能技术的科技工作者对Tensorflow的安装仍然是件麻烦的事情，虽然也没这么难，只是在于操作的方式是否合理和规范而已。合理正确的安装和正确的操作环节是成功的关键诱因。因此，我们在本文少将详尽说明linux和windows两种OS关于TensorFlow的安装教程linux培训，而且将重点说明目前最新版本TensorFlow2.1.0的安装要素和测试检验。
（注意：本文的linux系统教程适用于deepin和ubuntu18.04两种，其他系统安装类似）
TensorFlow简介
//baike.baidu.com/item/Tensorflow/18828108
一、在Windows10系统举办如下操作
安装前提：
早已安装好Anaconda3,因为美国的镜像文件下载较慢，所以我选择了国外的镜像——h**ttps:///anaconda/archive/
以上请自行安装…
**1、前期打算：**Anaconda3的终端上的过渡
打开早已安装好的Anaconda3
运行AnacondaPromptlinux qq，输入如下检验是否安装成功
conda list
输出：
再度输入北大镜像检验一下
conda config --add channels //mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
这儿是由于我早已安装过了，所以结果是这样的。
2、开始安装TensorFlow
（1）运行AnacondaPrompt，输入以下，创建版本为python3.7.4的tensorflow环境：
conda create -n tensorflow python=3.7.4
这儿的TensorFlow我先前早已安装过了，所以下边再给你们安装另一个tensorflow2环境：输入命令
conda create -n tensorflow2 python=3.7.4
输出：
(base) C:Userskangs>conda create -n tensorflow2 python=3.7.4
之后打开AnacondaNavigator，步入点击中间的选项applicationson可以看见我们刚才创建的TensorFlow2，这儿的TensorFlow是我曾经安装的环境：
打开上述两侧菜单栏linux系统教程，也就是开始菜单下的AnacondaNavigator一侧的Environments，点击以后可见到此环境：
（2）启动tensorflow2环境
这儿有两种启动方法：第一种是连续刚才的AnacondaPrompt终端输入
activate tensorflow2
输出
第二种打开方法，启动刚才的AnacondaNavigator，步入环境点击
**（3）安装cpu版本的tensorflow**
有两种方式可以安装：
方式一：cpu版本（我推荐的）
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
方式二：gpu版本,注意:gpu版要事先选好,并装好CUDA和cuDNN
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
执行结果：
这样就安装成功了，当不使用TensorFlow时，可以通过deactivate来关掉TensorFlow环境：
(不过先不要着急关掉，我们下边还有进行检验，假如最后不用，再关闭)
（4）测试tensorflow
python --version
创建一个项目：
import tensorflow as tf
执行结果似乎是可行的，测试成功：
提示：假如遇见Nomodulenamed‘tensorflow’，那是由于没有在tensorflow的环境下打开它们，所以记得激活tensorflow的环境。
（5）解决你安装的Tensorflow环境不能安装ipython,spyder等插件
错误提示如右图：
“无法定位程序输入点OPENSSL_sk_new_reserve于动态链接库…libssl-1_1-x64.dll上的问题”‘’
**解放方式：**互换libssl-1_1-x64.dll文件，时间必须一样
第一步打开D:AnacondaLibrarybin文件夹下边的libssl-1_1-x64.dll
第二步D:AnacondaDLLs文件夹下边的libssl-1_1-x64.dll
假如两个文件夹时间不一样的话，把两个文件换成一样的就可以了。
**注意：**为了防止系统出错，要事先备份好一样的文件，以防止更改后出错而找不会原先的文件。最简单的方式就是复制换成另一个名称的，比如我加了一个“源文件”。
互换如右图：
换文件以后,时间都是****2018/6/2821:00
下边再度点击安装插件就可以了
安装成功linux系统教程，如图下所示
二、在Linux****系统举办如下操作
这儿使用的虚拟机VMwareWorkstationPro15.0安装的linux系统进行操作的，如图：
下边打开deepin系统开始进行安装
1、先安装Anaconda3
(1)、下载：#linux
将下载好的anacoda3置于主目录下（home）
（2）、安装命令：
bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh
回车运行如下
按回车键继续，会读取许可，出现个More，仍然按回车以及yes,之后会出现右图：
仍然往下回车和yes
安装成功
（3）、配置环境变量
为了便捷编辑环境变量，这儿安装一个编辑器gedit，命令
sudo apt-get install gedit
打开环境变量，并使用命令：sudogedit~/.bashrc查看系统环境，文件末尾输入以下代码:
在文件的末尾加上下述代码：
如右图
（5）、更新bashrc，并查看Anacoda3的安装情况
source ~/.bashrc
查询当前早已安装的conda库
conda list
安装库(这儿的***代表库名称）,假如没有你的库文件，可以选择这个命令：
conda install ***
更新库
conda update ***
（5）、(假如你不用还可以卸载)，不卸载就跳过此处，建议不要卸载
卸载conda:直接删掉anaconda文件夹即可：
rm -rf anaconda3
(6)、进入和退出condabase环境
步入condabase环境
conda activate base
退出condabase环境
conda deactivate
编辑conda环境变量
vim ~/.bashrc 或者 sudo gedit ~/.bashrc
2、使用以上Anaconda3安装Tensorflow
(1)、在linux终端或cmd中输入以下命令搜索当前可用的tensorflow版本，假如没有就要创建：
conda search -t conda tensorflow
安装完成以后，最后还提示激活与退出
# To activate this environment, use
（2）、正式安装tensorflow
激活虚拟环境后condaactivatetf，我们开始用conda安装tensorflow吧！
假如你还不晓得GPU是哪些东东，那你的计算机里肯定没有安装cuda、cudnn、显卡之类的东西，那就安装CPU版本；
安装CPU版本的tensorflow(推荐安装)：
conda install tensorflow
安装GPU版本
（假如你不理解建议不要安装，初学者还是卸载CPU版本的tensorflow吧！）
conda install tensorflow-gpu
等待几分钟过后，瞧瞧自己是否安装成功：
（3）、测试安装是否成功：在python3.7.6下导出tensorflow：
(不报错的话说明成功安装了)
import tensorflow as tf
至此我们完整地安装完毕，以下是一些附件资料
附件资料
Conda的环境管理及知识点
#conda版本查看
Conda的包管理知识点
# 查看当前环境下已安装的包
参考文献：
//blog.csdn.net/qq654129588/article/details/79917515
//ask.csdn.net/questions/657580
//www.cnblogs.com/HongjianChen/p/8385547.html
//blog.csdn.net/qq_45100771/article/details/102868264
//blog.csdn.net/superjunenaruto/article/details/9539068
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