1. 准備好Anaconda環境
具體參見：http://blog.csdn.net/zhdgk19871218/article/details/46502637
方法一: 通用方法, 不推薦（如果需要配置多個TensorFlow環境，會導致版本沖突）!
2. pip安裝TensorFlow
強烈推薦采用清華大學開源軟件鏡像站安裝:
pip install \ -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ \ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.2.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
注意,上面代碼里的cp36-cp36m的36是指你電腦里的python版本！！！
附上鏈接(建議從此鏈接獲得相應的安裝命令代碼)：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/tensorflow/, 可以選擇對應的Python版本以及CPU/GPU版本.
方法二: 用於一台電腦安裝不同版本的TensorFlow, 推薦!
注意: 這種方法會導致Anaconda的眾多第三方庫無法在TensorFlow的計算環境里使用, 需要激活TensorFlow環境后另安裝！
2. 建立名叫TensorFlow的計算環境
1 # Python 2.7 2 $ conda create -n tensorflow python=2.7 3 4 # Python 3.6 5 $ conda create -n tensorflow python=3.6
3. 激活TensorFlow環境，然后用pip安裝TensorFlow
激活：
1 source activate tensorflow
安裝（強烈推薦采用清華大學開源軟件鏡像站安裝：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ ）：
pip install \ -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ \ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.2.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
注意,上面代碼里的cp36-cp36m的36是指你電腦里的python版本！！！
附上鏈接(建議從此鏈接獲得相應的安裝命令代碼)：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/tensorflow/
4. 激活與退出TensorFlow
1 # 2 # To activate this environment, use: 3 # > source activate tensorflow 4 # 5 # To deactivate this environment, use: 6 # > source deactivate tensorflow 7 #
5. 檢查是否安裝成功
無報錯，即安裝成功！