一、安装anaconda
1.去官网下载anaconda linux版本即可
选择合适的版本下载即可
2.安装Aanconda:
打开终端（Ctrl+Alt+t）进入到下载的目录一般在home 下的Downloads （或者进入到下载的文件夹右键打开open Terminal也可以）
执行命令bash Anaconda3-5.10-Linux-x86_64.sh 笔者是Anaconda3-5.10-Linux-x86_64版本的，这里是写你下载的版本型号，回车，一路yes即可
安装完成之后，打开新的Terminal终端，在终端中查看版本信息确认是否安装
输入conda-V
至此安装完成
如果报错，就配置一下anaconda 的环境变量
在终端输入sudo gedit /etc/profile，打开profile文件。
在文件末尾添加一行：export PATH=/home/用户名/anaconda3/bin:$PATH，保存
重启Linux 不然找不到命令
再输入conda -V 验证即可
3.创建环境
conda create -n flapp python=3.6（当然可以安装任意python版本只需将3.6改掉即可）
4.激活环境
source activate flapp
二、tensorflow安装
激活环境后在命令行输入
1.使用pip安装cpu版本的tensorflow
pip install --upgrade \
https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.3.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
2.运行简短的tensorflow 程序
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session() print(sess.run(hello))
如果输出以下内容，则可以开始编写TensorFlow程序了：
Hello, TensorFlow!
三、tensorflow python包的URL
python2.7
cpu支持：
https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.3.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
gpu 支持：
https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.3.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
python3.4
仅CPU：
https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.3.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl
GPU支持：
https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.3.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl
Python 3.5
仅CPU：
https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.3.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
GPU支持：
https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.3.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
Python 3.6
仅CPU：
https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.3.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
GPU支持：
https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.3.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl