一、背景知识
1.编码：
TensorFlow并非完全由python编写，底层有很多C++、CUDA代码，因此某些特殊情况下需编译，例如：gcc版本较新、CUDA版本不是realease版预编译的、硬件环境特殊等。
2.处理器：
TensorFlow支持CPU、GPU因此安装不同，前者较易，后者需安装CUDA及cuDNN；此外，目前TensorFlow对CUDA支持较好，对OpenCL的支持依然在实验阶段。
3.操作系统
TensorFlow可运行于64位的Linux(Ubuntu 16.04 或更高版本)、Mac（macOS X 10.11 El Capitan) 或更高版本）、Windows（Windows 7 或更高版本），但Windows支持有限，MAC主要是CPU版因其不太使用NVIDIA显卡。
二、安装（Ubuntu17.10.1）
1.安装python环境Anaconda
Anaconda是Python的科学计算发行版，包含机器学习库Scikit-learn、矩阵运算库Numpy、科学计算库Scipy、分析统计工具库Pandas、Intel底层数值计算库MKL（Math Kernel Library）等。Anaconda稳定、高性能及科学计算库的打包使其成为TensorFlow底层环境首选。
1）AnaConda官网下载地址
当前分为Python3.6版和Python2.7版，前者代表Python的未来趋势，因此推荐使用Python3.6版。
2）安装
在Anaconda下载目录下执行：
$ bash Anaconda3-5.2.0-Liux-x86_64.sh
会出现安装提示，按回车继续。之后是License文档，输入yes同意。最后是安装路径设置，直接回车使用默认路径就开始安装过程。安装完毕后提示将anaconda3的路径加入.bashrc，添加后可输入python或ipython进入。安装完毕后重启（sudo reboot）系统，以便使anaconda的各种环境变量生效，确保后续命令的正常执行。
3)创建conda 环境
用conda创建名为tensorflow的虚拟环境，并激活该环境：
$ conda create -n tensorflow pip python=3.6
$ source activate tensorflow
2.安装CPU release版TensorFlow
有以下两种方式：
1)直接安装pip上的TensorFlow release版
（tensorflow）:~$ pip install tensorflow
ZZKOOK在进行此种安装时遇到了问题：
在python环境中运行import tensorflow时报错Illegal instruction (core dump)，并直接退出python环境。多方查询，在https://stackoverflow.com/questions/49092527/illegal-instructioncore-dum...找到了问题的原因。因1.5.0版本的发行版二进制文件使用了AVX指令，一些老的CPU不支持，因此可降级到1.5.0版本，或自行编译新版本。
降级时先卸载tensorflow：
（tensorflow）:~$ pip uninstall tensorflow
然后，按下面的内容指定安装1.5.0版，即可成功安装，导入tensorflow库后不再报错。
2）指定安装某个特别的发行版
要指定发行版本，需要知道该发行版的软件包网址。TensorFlow官网www.tensorflow.org因为被墙了，上不去，有人建议直接在C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts中加入IP地址与DNS的映射关系：64.233.188.121 www.tensorflow.org，但ZZKOOK用此法时遇到了如下麻烦：
您计算机的日期和时间不正确，因此无法与www.tensorflow.org 建立私密连接。于是改用https://tensorflow.google.cn/即可查阅TensorFlow文档信息。在该网站《TensorFlow Python 软件包的网址》查询到TensorFlow的编译好程序的地址为https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.5.0-cp3...。在Ubuntu下安装该编译好的release版
$ pip install --upgrade
https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.5.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
3）检验安装是否成功
（tensorflow）:~$python
>>>import tensorflow as tf
>>>hello = tf.constant('Hello TensorFlow!')
>>>sess = tf.InteractiveSession()
>>>print(sess.run(hello))
显示：b'Hello TensorFlow!'则TensorFlow安装成功。
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我一定要加个标签
楼主实在零差评
本人一定加个标签