在Ubuntu上搭建TensorFlow

首先要知道，Linux是一个像Windows一样的系统，Ubuntu是Linux的一个版本。
   网上可找到相关信息：“乌班图Linux属于一种操作系统，顾名思义，它也属于Linux的一种，英文名称是ubuntu。Ubuntu是一个由社区开发的基于linux的操作系统，适用于笔记本电脑、桌面电脑和服务器。无论您是在家庭、学校还是工作时使用，Ubuntu都包含了您所需的所有程序：无论是文字处理和电子邮件，还是Web服务和编程工具。”
   我先安装了一个虚拟机（虚拟机是采用一台计算机分配出多个完全具备完整计算机特性的区域，每个虚拟区域互不影响。也就是相当于在一台电脑上面添加了一个虚拟的电脑）。然后在虚拟机上面安装Ubuntu系统。
注意，安装Ubuntu系统的时候一定要看好是32位还是64位的，这是对于后面的安装软件需要搞清楚的。
   若已经安装好了Ubuntu，查看多少位的可在终端（Ctrl+Alt+T）用以下代码:$ getconf LONG-BIT
   我安装的是64位的。Ubuntu自带Python，可在终端输入Python --version回车获得Python版本。
下面开始构建tensorflow，采用pip安装
1.安装pip
$ sudo apt-get install python-pip python-dev
失败，原因不明(第二次重新搭建的时候成功了)。然后在网上找到以下步骤

下载文件：

wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py--no-check-certificate
  执行安装:
    python get-pip.py
  出现另外错误：说没有权限安装，所以在命令前面加上sudo,命令最开始的sudo意味着这条指令将以root权限执行，所以需要输入你最开始设置的那个密码，注意输入过程在屏幕上是不会有任何体现的。输完直接按回车就行。

$ sudo python get-pip.py

成功了！

2.找到合适的安装包URL

仅支持cpu的Tensorflow的安装包有：

#Ubuntu/Linux 64-bit,Python2.7环境下：

$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.9.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

这一步没有什么反应

3.通过pip安装tensorflow

Python2环境下：

$ sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL

Python3环境下

$ sudo pip3 install --upgrade $TF_BINARY_URL

测试:

import tensorflow as tf

a=tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape=[3],name='a')

b=tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape=[3],name='b')

c=a+b

sess=tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

print sess.run(c)

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