Step by Step 真正从零开始，TensorFlow详细安装入门图文教程！帮你完成那个最难的从0到1

安装遇到问题请文末留言。

微信公众号：aibbtcom

AI这个概念好像忽然就火起来了，年初大比分打败李世石的AlphaGo成功的吸引了大量的关注，但其实看看你的手机上的语音助手，相机上的人脸识别，今日头条上帮你自动筛选出来的新闻，还有各大音乐软件的歌曲“每日推荐”……形形色色的AI早已进入咱们生活的方方面面。深入的影响了着咱们，能够说，这是一个AI的时代。

其实早在去年年末，谷歌就开源了其用来制做AlphaGo的深度学习系统Tensorflow，相信有很多同窗曾经对着这款强大的机器学习系统蠢蠢欲动，但虽然有关Tensorflow的教程其实很多，甚至谷歌官方就在Tensorflow的官网给出了一份详细的教程，也有网站已经将其翻译成了中文（点击查看），但它仍然是有门槛的，尤为是对于对计算机及编程语言了解不深的同窗，可能看着页面上凭空给出的代码陷入懵逼。

而今天我要作的，就是带着全部这些几乎没有编程基础却很想学习Tensorflow的同窗跨过这道坎。告诉大家你们如何准备好使用Tensorflow进行编程所需的一切，以及如何看懂教程上的那些代码所表明的含义，那么废话很少说，咱们立刻开始。

在Linux操做系统下的安装

安装环境

Tensorflow的支持列表里是没有Windows的。虽然能够用Docker来实如今Windows上运行，但小问题不少，它支持的最好的仍是基于unix内核的系统，如Linux，所以咱们最好仍是安装一个Linux的环境来运行它。Linux是一款免费的开源操做系统，应用很是普遍，如著名的Android就是基于Linux改进的一款针对手机的操做系统。而对于咱们来讲，最易于理解的版本就是著名的Ubuntu，点击连接便可去官网下载，正如前面所说，下载和使用都是免费的。

若是你使用的是Mac，那就方便不少了，由于Mac os自己就是一个基于Unix的操做系统，已经搭载了所有安装Tensorflow所须要的组件。因此安装的不少步骤均可以省去，直接进行Tensorflow的安装，不过命令同Ubuntu有所不一样。但你也能够看看接下来的教程，对理解那些命令也会有帮助。呃……你说你在Mac上装了Windows？

下载以后，你会获得一个装着Ubuntu系统的.iso文件。有两个办法来处理它，一是直接安装，同电脑如今在用的系统组成双系统（固然你也能够换掉如今的系统，不过我想应该没有人会愿意这么作的吧哈哈）。若是你不想那么大动干戈，也能够经过虚拟机来虚拟一个系统。不过，安装虚拟机对配置有必定要求，毕竟它至关于在你的电脑上同时打开两个系统了——CPU最好不要低于4代i3（尤为是笔记本，CPU型号的i3/5/7-xxxx的四位数里第一个x就表示它的代数）。内存——注意，内存必定不能低于4g，由于你给虚拟机分配的内存在虚拟机启动以后会1:1的从你的物理内存中划走。再加上物理机系统的消耗。固然，这个配置表是只有下限没有上限的，你的电脑配置越好，体验就越好。而装双系统的话，对配置的需求就小不少了。

虚拟机安装中

网上相关的教程都比较多，在这里就不重复了，注意搜索安装双系统教程的时候要加上你现用的系统和你下载的Ubuntu系统的版本号。这里只讲几个须要注意的地方。

由于Linux对安全性很是重视，所以不只权限管理十分严格，在建立操做系统的时候也会要求你必定要输入一个密码，这个密码将用来登录和得到root权限。就好比上面这个界面，若是你不把全部空格都填好是无法点下一步的。

Python

Ubuntu桌面的样子，（悄悄说一句笔者以为基于Unix的系统广泛比Windows好看太多，主要是字体看着真舒服）

安装好以后，咱们看到了一些熟悉的软件和一些不熟悉的软件，咱们先不去管它，介绍一下Python。Python是一种高级语言，它的特色是程序很简洁，可是由于简洁，因此在将其翻译成CPU能够理解的指令——也就是执行代码的时候速度会比那些低级一些的语言，好比C语言慢一些。不过在如今电脑的性能面前，这种速度的差异大多数时候根本不足挂齿。

解释器

不少人可能会以为Python很抽象，由于提到Python，你们不会像C语言那样立刻想起它有一个专用的编译器。Python能够执行的地方千奇百怪。甚至能够很方便的在系统的Terminal（一个相似于Windows里的命令行的工具）里直接执行。Ubuntu自带了Python，所以通常不用烦心安装事宜。

Tensorflow支持多种前端语言，但对Python的支持是最好的，所以咱们的教程也基于Python来进行，首先咱们打开Terminal。做为Ubuntu中很是重要的一个组成部分，有不少种方法能够打开它。好比在桌面上点击右键

也能够点击左上角的那个Ubuntu图标搜索。打开后能够看到Terminal窗口以下所示。标题栏里@符号前面是你的用户名。

若是你在你的计算机使用史中历来没有离开过图形用户界面（就是有一个鼠标和不少图标让你点的那种）。看到这个简单得吓人的窗口不要慌，只要输入正确的命令就行了。

在正式开始以前我想说：必定要注意窗口给出的提示（英文）。在实际操做中可能会碰到各类各样的问题，但常见的问题其实均可以根据它的报错信息找到缘由，只要上网搜一搜相应的信息就能解决，甚至它本身就会给出解决的建议。若是你发现你的步骤一切正确，但就是没法成功，多试几回就行了，毕竟这些服务都是谷歌提供的，而谷歌……你懂的。

必不可少的python-pip和python-dev

在这个窗口中输入命令：

$ sudo apt-get install python-pip python-dev

注意，窗口中其实已经有一个$符号了，所以你在复制或者输入命令时其实不用将这个$符号也包括进去，可是网上的教程给出命令的时候通常是会把这个符号包括进去的，做为一个标志。注意一下就好。

命令最开始的sudo意味着这条指令将以root权限执行，因此须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。

输入后会出现一串代码，而后问是否继续，输入y回车

而后能够静待安装完成，解释一下这条命令：apt-get是从软件仓库中获取软件的一条命令，而软件仓库是Linux各大发行版的共有特征：它是一系列存放软件的服务器或网站，包含了软件包和索引文件，用户能够很轻松的使用命令自动定位并安装其中的软件，而省去了处处搜索的麻烦。install则是安装指令，而python-pip和python-dev则是两个须要安装的软件包的名字。pip能够理解成一个比较高级的软件安装器，安装Tensorflow要用到，而dev则是一个额外的类库，也是Tensorflow的安装和运行须要的。若是一切顺利，在大串英文划事后，咱们会看到以下的界面：

此时就能够安装Tensorflow了，指令以下：

$ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

就像前面所说的，你可能会碰到这样那样的问题，好比下图这样的

在这些时刻，不要慌张，仔细阅读错误信息，越日后的一般越重要，由于结论都是在最后给出的，像这个的最后：

你看，它不只告诉了你应该试着作什么，连怎么作都告诉你了。按它说的作就好

不过其实当时笔者用的并非8.1.1版本，使用升级命令后也只是升级到了8.1.1版本，再次输入相同命令，它会告诉你你的版本已是最新的了。但问题确实解决了，这条提示在以后没有再出现。

更新程序将版本更新到了8.1.1，而后这个提示就不会再烦你了

再次输入安装Tensorflow的命令，若是不行，就多试几回，

仔细看这些黄字的信息，会发现Network is unreachable这样的字样，若是你有什么传说中的利器的话，如今是时候拿出来用了。可是不用也不要紧，多试几回，仍是能够成功的。

出现上图这样的界面的时候，你就能够长舒一口气，由于安装已经完成，如今你已经可使用Tensorflow了，让咱们跟着教程向世界说声hi吧。

从Terminal进入Python环境的方法也很简单，直接输入命令：Python。若是本机已经安装了Python，Terminal会显示Python的版本号等信息，同时下一个指令的前缀会由用户名等一串字符变成这样的东西：“>>>”，这说明进入完成了。

按照下面的命令一行一行的敲入代码，语法我在这就不解释了~

为了到达这一步，你可能付出了不少艰辛，可能中途出了不少错，但相信当你看到程序真的按照你的指令来运行了一遍，你会以为这一切都是值得的。

#彩蛋时间#

1.程序员们在接触一门新语言的时候，一般作的第一件事就是编写一个Hello World程序，这一惯例源自最初一批大神们对计算机程序的希冀，但愿它们就像一个新生儿同样，能友善的对这个世界宣告它的到来。

2.数字42的含义很是深入。据著名一本道科幻小说“银河系漫游指南”所说，42是一个关于“生命、宇宙以及一切”的问题的答案（哈？你问我问题是什么？）。谷歌的创始人极可能也是这本小说的狂热粉丝，由于谷歌把这个彩蛋也嵌入了它们的搜索引擎之中，并且谷歌的总部外面就有一个“42”的模型。

大型程序开发必备：IDE（集成开发环境）

虽说在Terminal里就能够直接编程了，但咱们总仍是须要一个工具的，要否则要编一个大型程序几乎是不可能完成的事。这就是IDE出场的时候了。你们就会惊喜的发现，本身以前在C语言看过的熟悉的编程界面又回来了（固然它们不少都是收费的）。其实因为Python是开源的，理论上任何人足够厉害的人都能开发出针对它的IDE，而确实有不少人这样作了。牛人太多，他们作出的工具孰优孰劣你们并无统一的意见，因此你们干脆就不介绍该用哪一个了，这才形成了不少人对Python“抽象”的感受。

好用的IDE有不少，本文介绍的是Komodo IDE的免费版Komodo Edit。在Linux下打开它的官网（点击连接http://komodoide.com/download/edit-linux64/#），下载获得的是一个压缩文件。点击右键解压。

Linux中安装有些第三方软件的方法和Windows不太同样，好比这款，在它的文件夹里有一个install.sh。

这实际上就是安装文件，但直接打开它是不行的，要安装它还得在Terminal里进行。进入Terminal，确保本身在普通而不是Python环境下，而后经过输入cd+文件夹名称，逐层进入这个安装文件所在的文件夹，如进入Download文件夹，就输入：cd Download（Python对大小写敏感，所以最好养成在输入时都分清大小写的习惯。），由于在输入一个安装命令的时候，程序只会在你当前所在的那个文件夹（不包括子文件夹）里搜索安装文件的名称。习惯图形界面的人可能会有点头晕，可是只要牢记如下这点就能找到回家的路：打开Terminal时默认你所在的文件夹对应的文件管理器界面就是下图这个。在初期你能够一边开着图形界面打开文件夹，一边在Terminal里敲出对应的路径，这样就不会迷路了。

固然，有些软件有更简单的安装方式，这里不讲了。

到达安装文件所在的界面以后，输入./+文件名称，如本例中就是输入./install.sh，效果以下：

按照信息中给出的路径就能够找到启动这个程序的文件了，本例的文件在bin里。

接下来的设置就和在Windows中差很少了。

打开后，咱们经过它试验一下官方教程中“介绍”部分给出的一个相对简单的算法。

点击New File

点击右上角的语言选择，选择Python，这样就能够在输入过程当中检查出一些语法错误。

（若是直接复制的话，会把网页里带有的一些奇怪的代码也带过来，会致使程序运行出错，以下面示例中出现过的那样，所以须要将中文注释删掉。）将输入的代码保存为*.py，这是Python文件的后缀名。能够经过Terminal调用。按照以前的方法在Terminal中进入到存放文件的文件夹里，本文中的路径是这样的：

而后输入Python+文件名，本例中是Python Text-3.py，因为这个算法很简单，很快就能获得结果。满满的成就感有没有？

总结

其实本教程只是开了一个很小很小的头，讲解了关于Tensorflow的一些最基础的知识，包括其余环境中的安装、GPU支持等稍微复杂一点的东西都没有讲到。但实际上这从0到1的过程倒是难住不少人的最大因素。在了解到教程中的这些东西以后，相信理解Tensorflow的官方教程已经对你没有难度了，若是你跟着官方教程走下去，会发现其实这些东西并不算难，相信以各位的智慧必定能学会的。那么本次教程就到这里了，各位加油吧，说不定创造出下一个AlphaGo的就是大家呢。

题图来自Tensorflow官网

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