主要通過whl方式進行配置。
1.1 Whl文件下載地址：
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
注意：必須安裝numpy-mkl，替代原有的numpy，安裝時會自動卸載原版本。
共下載三個文件：
numpy-1.16.0+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl
protobuf-3.6.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl
tensorflow-1.9.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
首先我們在cmd下進入.whl文件所在目錄，然后：
pip install some.whl
1.2
需要安裝的依賴包如下（注意版本號）：
pip離線文件的下載地址:
https://pypi.org/project/termcolor/#files
（1）以whl結尾的文件可以使用如下命令安裝
pip install xxxxx.whl
（2）以.tar.gz結尾的文件要先解壓在進入解壓文件夾，使用python setup.py install安裝
現在深度學習神經網絡人工智能真的是很火，所以TensorFlow也很火，為了不被技術浪潮所淹沒，作為程序員(自封的)也要緊跟技術潮流所以開始學習TensorFlow，首先就是學習開發環境搭建，TensorFlow 在線安裝真的是很方便，只要 pip install tensorflow 就可以安裝完畢，但有很多情況下，有些服務器是無法聯網的，那我們要如何進行安裝呢。下面我來給大家說說TensorFlow 在Linux系統下離線安裝方法。
首先要保證有一台可以聯網的機器（如果這都沒有那下面你可以不用看了），這台機器主要是來下載各種安裝包。
python安裝包建議安裝3.6及以上版本（本人使用的3.6.4，3以下版本不建議使用)
下載地址
https://www.python.org/ftp/python/TensorFlow 安裝包（大家可以去清華的鏡像網站下載，我用的是最新的1.7的，建議大家安裝1.6版本以上的。本人1.7 1.6 1.5 親測都安裝成功）
下載地址
Tsinghua Open Source Mirror
清華的鏡像里也有anaconda需要的同學可以去哪里下載
Linux系統，強烈建議安裝centos7（7以下系統不建議安裝，本人親測，使用centos6.5 1.7 1.6 1.5 在安裝完成后無法正常調用TensorFlow包，會提示gcc版本過低錯誤，1.5以下的TensorFlow我建議還是不要用了。）
相關依賴包下載，要成功的離線安裝好TensorFlow需要先下載並安裝好相關依賴包，初步估算在10個以上，TensorFlow版本不同依賴包也會有所不同，大家可以在安裝的時候看下面的報警提示，缺哪個就去下載哪個。下面的紅色字體就是告訴你所缺的依賴包。
下載地址（所有相關的依賴包都可以在這個網站上下載）
大家也可以在百度上 包名+版本號 進行精確的查找（找到的網站也是下面這個網站）
https://pypi.python.org/pypi/
注意事項
1. 重點注意事項，重點，重點，重點，html5lib 安裝，很多安裝大多是在這步卡住了，本人在這也踩了很多坑，首先我們先要去下載 html5lib-0.9999999.tar.gz 這個安裝包，記住一定要是小數點后面帶7個9的安裝包。其他9的不行，大於9的1.0的也不可以，在安裝前先要去python 的 安裝包目錄（/usr/local/lib/python3.6/site-packages）里看下是否已經有 html5lib 這個文件或者文件夾，如果有先刪除，然后在安裝html5lib-0.9999999。成功的安裝完html5lib基本上可以說你已經安裝好了TensorFlow的安裝環境了，剩下的你可以根據提示進行一步步的安裝了。
下面是具體的安裝步驟（比較啰嗦請如需要請耐心看完，如果覺得無聊大家可以自行跳過，本人在后面制作了一個shell腳本，和全部的安裝包，大家只要解壓，進入文件夾，執行bash tf_install.sh 就可自動安裝了）
一、 Tensorflow 的安裝環境（cpu版）
1、 centos7（7以下版本不建議使用）
2、 python3.6（2版本不建議使用因2只支持到2020年）
3、 Tensorflow1.7（建議使用1.6及以上版本）
4、 Anaconda3（可選擇安裝，下面教程未使用anaconda進行安裝）
二、 所需安裝包
1. Python-3.6.4.tgz
2. tensorflow-1.7.0rc0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
3. protobuf-3.5.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
4. six-1.11.0-py2.py3-none-any.whl
5. gast-0.2.0.tar.gz
6. grpcio-1.10.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
7. absl-py-0.1.11.tar.gz
8. numpy-1.14.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
9. tensorboard-1.6.0-py3-none-any.whl
10. html5lib-0.9999999.tar.gz
11. Werkzeug-0.14.1-py2.py3-none-any.whl
12. bleach-1.5.0-py2.py3-none-any.whl
13. termcolor-1.1.0.tar.gz
14. astor-0.6.2-py2.py3-none-any.whl
15. wheel-0.30.0-py2.py3-none-any.whl
三、 安裝步驟
提示
1、以whl結尾的文件可以使用如下命令安裝
# pip install xxxxx.whl(安裝文件名)
2、以.tar.gz結尾的文件要先解壓在進入解壓文件夾，使用python setup.py install安裝
示例如下
# tar zxvf gast-0.2.0.tar.gz
# cd gast-0.20
# python setup.py install
3、由於TensorFlow的安裝要依賴很多其他安裝包，所以安裝關系是承繼 關系，所以要先安裝最底層依賴的安裝包，然后層層遞增，最后安裝TensorFlow
安裝開始
1、 安裝python
由於centos7自帶的python是2.7為了更好的支持TensorFlow的后續開發，我們使用的python3.6
首先要解壓python3.6安裝包
# tar zxvf Python-3.6.4.tgz
然后進入解壓的文件夾
# cd Python-3.6.4
接下來分別執行下面三個命令進行安裝
# ./configure
# make
# make install
這樣我們就安裝完python3了，但這時系統默認的還是2.7 接下來我們要進行配置更改
使python3成為系統默認的python
接下我們執行3個命令修改python對應的軟連接。這樣系統默認的就是python3
# mv /usr/bin/python /usr/bin/python.bak
# ln -s /usr/local/python/bin/python3 /usr/bin/python
# ln -s /usr/local/python/bin/pip3
/usr/bin/pip
至此python3.6 我們就安裝完畢了
2、 安裝依賴包
首先我們安裝所有的tar.gz 文件
html5lib-0.9999999.tar.gz
gast-0.2.0.tar.gz
absl-py-0.1.11.tar.gz
termcolor-1.1.0.tar.gz
記住tar.gz文件的安裝方法3部，1解壓，2進入文件夾，3 執行python setup.py install 命令
接下來我們來安裝whl 文件 whl有依賴關系所以要按照先后順序安裝。安裝方法
pip install xxxx.whl(文件名)
1) six-1.11.0-py2.py3-none-any.whl
2) protobuf-3.5.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
3) grpcio-1.10.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
4) numpy-1.14.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
5) Werkzeug-0.14.1-py2.py3-none-any.whl
6) Markdown-2.6.11-py2.py3-none-any.whl
7) wheel-0.30.0-py2.py3-none-any.whl
8) bleach-1.5.0-py2.py3-none-any.whl
9) tensorboard-1.6.0-py3-none-any.whl
10) astor-0.6.2-py2.py3-none-any.whl
3、 安裝TensorFlow
上面所有的依賴安裝成功后我們就可以安裝TensorFlow
# pip install tensorflow-1.7.0rc0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
這樣TensorFlow我們就安裝成功了
4、 驗證
安裝完成后我們進行一下驗證，TensorFlow環境是否成功
在命令行中輸入python
#python
進入python編譯模式
1. >>>import tensorflow as tf
2. >>>sess = tf.Session()
3. >>>a = tf.constant(10)
4. >>>b = tf.constant(22)
5. >>>print(sess.run(a + b))
6. 32
出現32表示我們的TensorFlow安裝成功
四、 集成安裝
上面的安裝步驟雖然詳細但畢竟比較繁瑣，為方便大家安裝，我們開發了一個shell腳本，集成了所有安裝命令，大家只要把相關安裝包拷貝到Linux任意目錄和文件夾下，然后解壓文件，進入文件目錄 輸入 # bash
tf_install.sh 就可一鍵安裝
五、 其他
1. 不建議在centos7以下的Linux系統上安裝，親測在6.5上雖然安裝成功，但是在驗證導入TensorFlow 包時會報
ImportError: /usr/lib64/libstdc++.so.6:
version`CXXABI_1.3.7' not found (required by /opt/Python/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow_internal.so)
錯誤，這時因為6.5上的gcc版本過低
2. anaconda 集成了python3.6 和一些安裝依賴包，但缺點是占用空間大，大家可視情況安裝。
3. 在用anaconda 進行安裝時一定要先刪除anaconda 中的html5lib包
否則在安裝html5lib-0.9999999.tar.gz時雖然成功但系統調用的仍然是默認的anaconda
中的原html5lib包
安裝文檔和相關安裝包
下載地址