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系统情况：

LSB Version:	:core-4.1-amd64:core-4.1-noarchDistributor ID:	CentOSDescription:	CentOS Linux release 7.3.1611 (Core) Release:	7.3.1611Codename:	Core

Linux是自带python环境的，但是是2.7版本，现在很多开源代码都是基于Python3的，为了兼容性，我重新配置Python3。

我用Anaconda进行包管理。conda 是一个开源包和环境管理系统，能够跨平台运行，在 Mac、Windows 和 Linux 上都可以运行。“与 pip 安装相比，conda 安装可以带来超过 8 倍的速度提升。这对于经常使用 CPU 进行训练和推断的人来说非常棒！”

1、安装 Anaconda3

在官网上 https://www.anaconda.com/download/#linux 右击 Python 3.6 version 下的 Download （Linux 64位版本）， 选择复制链接地址，获取下载链接。

在线安装，在终端输入：

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

下载完成之后，在 anaconda 所在目录的终端输入：

bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

然后基本一路是： enter ， yes 等。在安装的过程中，会问你安装路径，直接回车默认就可以了。有个地方问你是否将anaconda安装路径加入到环境变量（.bashrc)中，输入yes，

等待后，出现  thank you for installing anaconda3 .................

至此， anaconda3 的安装基本就完成了，接下来，会询问你需不需要安装 MS VS （Visual Studio），看自己需要，需要的话，就安装。

最后，激活anaconda3的路径。在终端中输入：

source ~/.bashrc （注意这里是本用户的配置文件）

如果python完可以进入环境就是成功了。

 

（Linux）在Anaconda环境下搭建tensorflow

1. 建立一个名为tensorflow_env的运行环境，python=3.5，命令如下

conda create --name tensorflow_env python=3.5

2.激活tensorflow_env这个环境

conda activate tensorflow_env  #这句执行后，就发现终端切到tensorflow_env环境下

退出这个环境

conda deactivate #这句执行后，就发现终端切到base根环境下了

3.在进入到tensorflow_env这个环境后，执行下面命令

conda install tensorflow    #使用conda工具安装tensorflow，而不是使用pip

4.测试tensorflow是否安装成功

import tensorflow  #若不报错，则安装成功

注意这里安装的过程要等待一段时间，而且最开始的environment也要等不短的时间，我最开始都以为失败了，尝试过别的方法（pip）导包还是有问题，就又重新回来试试这个办法，耐心等待之后还是可以work的！！！

所以如果有小伙伴使用这种办法的话，不要着急，等着就好啦~~

最后推荐一个很棒的中文tutorial ：

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