摘要：机器学习预计将成为下一个互联网风口，学好机器学习，可以找到一个更加有前途的职位。 选择一个好的机器学习的框架就尤为重要。 本文选择的是google刚发布的tensorflow， 主要介绍该框架的安装。https://www.tensorflow.org/install/install_linux#InstallingVirtualenv
安装pyenv
- tensorflow有两种安装方式，一个是anaconda, 一个是pip。理论上，机器学习会涉及到很多的数学计算， 但是pip可以使用阿里镜像， 所以本文采用了先安装anaconda，然后建virtualenv，在使用pip安装tensorflow的方式。
- 安装pyenv:
$ git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv #使用 git 把 pyenv 下载到家目录 $ echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc #然后需要修改环境变量，使用 Bash Shell 的输入 $ echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc $ echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc #最后添加 pyenv init $ exec $SHELL -l #输入命令重启 Shell,然后就可以重启pyenv - 查看pyenv可安装列表：
pyenv install --list
这里会列出很多pyenv可以安装的python版本，anaconda版本等：
2.7.13
anaconda2-4.3.0
anaconda3-4.3.0
本文只安装了第二个。
查看可使用的python以及anaconda：
pyenv versions
结果如下：
system (set by /home/marvin_free/.pyenv/version)
anaconda2-4.3.0
anaconda2-4.3.0/envs/tensorflow
anaconda3-4.3.0
- 安装pyenv-virtual 插件
参考文章：http://www.tiny-coder.com/home-article-51.htmlpyenv-virtualenv插件安装：项目主页：https://github.com/yyuu/pyenv-virtualenvpyenv virtualenv是pyenv的插件，为UNIX系统上的Python virtualenvs提供pyenv virtualenv命令。
git clone https://github.com/yyuu/pyenv-virtualenv.git ~/.pyenv/plugins/pyenv-virtualenv
echo 'eval "$(pyenv virtualenv-init -)"' >> ~/.bash_profile
source ~/.bash_profile
- 创建一个基于 anaconda2-4.3.0的虚拟环境：
pyenv virtualenv anaconda2-4.3.0 tensorflow
- 激活tensorflow env
pyenv activate tensorflow
- 不激活这个虚拟环境：
pyenv deactivate tensorflow
- 删除虚拟环境：
pyenv uninstall tensorflow
- 在tensorflow的环境下使用pip 安装tensorflow（别被绕晕了)
配置pip阿里镜像：- 在~/.pip/pip.config里面加入以下配置：
[global]
trusted-host = mirrors.aliyun.com
index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
- 没有目录的话手动创建
可以看到pip安装速度搜搜上升（截图时机没选好，但是的却是很快安装完毕了，最快能到2.2MB/s)：
Paste_Image.png
- 安装tensorflow：
基本上按照https://www.tensorflow.org/install/install_linux#InstallingVirtualenv 安装就行了，区别就是可不可以使用nvidia的GPU对机器学习进行加速计算，我这不能!_!:
(tensorflow)$ pip install --upgrade tensorflow # for Python 2.7
安装完毕在terminal里面测试一下是否安装成功：
(tensorflow)$ python
>>> import tensorflow as tf
如果没有报错的话，证明tensorflow可以使用了。
坑：
- 建议使用centsos7， centos6需要折腾较多时间
- pip install tensorflow的时候，会报错，需要先把setuptools卸载并安装对应提示的低版本，然后在install tensorflow，自动升级到新版上去
