本文主要是介绍Deepin Linux安装TensorFlow，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Deepin Linux安装TensorFlow
1.首先检查是否有Python，一般deepin系统都自带python的。
2.安装pip
Sudo appt-get install pip来安装pip，如果失败就先更新一下sudo apt-get updata，然后再sudo apt-get install pip，如果定位失败，就sudo apt-get install python-pip
笔者用的是sudo apt-get install python-pip安装成功的。
3.安装tensorflow
命令为sudo pip install tensorflow，有可能会报如下错误，则执行sudo pip install --upgrade pip，如果安装失败了，还是那句话，多重复执行几次这个命令。
笔者用的是sudo pip install tensorflow。一次安装成功 ，有点幸运
4.安装keras框架
Keras是一个高层神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano。Keras为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果。
执行命令sudo pip install keras，可能会因为网络的缘故失败，那就多试几次多试几次多试几次，重要的事情说三遍。
好啦，你可以尽情的在深度学习世界翱翔了。
5.验证安装是否正确
官方文档中提供一段检查tensorflow安装是否正确的代码，如下所示
$ python
...
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print(sess.run(a + b))
42
>>>
运行结果如下所示：
到这里TensorFlow已经正确安装，可以继续进行后续学习了。
6.安装Jupyter Notebook，在chorme（最好是google浏览器）上利用Jupyter Notebook来访问tensorflow界面x比较友好点 :)
Jupyter安装
（1）生成配置文件
jupyter notebook --generate-config
会在“当前目录/.jupyter”目录下生成一个名为jupyter_notebook_config.py的配置文件
可以用 ls -a 来查看一下
（2）生成pem和key文件
使用如下命令会在当前路径下生成一个mykey.key和一个mycert.pem文件，这两个文件会在后面的配置中使用到。下面的命令会生成有效期为365天的证书文件。
openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:1024 -keyout mykey.key -out mycert.pem
（4）配置配置文件
这里主要配置第一步中的jupyter_notebook_config.py文件。需要配置的选项如下图所示：
c.NotebookApp.certfile = u'/absolute/path/to/your/certificate/mycert.pem'
c.NotebookApp.keyfile = u'/absolute/path/to/your/certificate/mykey.key'
# Set ip to '*' to bind on all interfaces (ips) for the public server
c.NotebookApp.ip = '*'
c.NotebookApp.password = u'sha1:bcd259ccf...<your hashed password here>'
c.NotebookApp.open_browser = False
# 指定端口号
c.NotebookApp.port = 8888
（笔者在该文件的最后直接粘贴了上面的配置段，红颜色的部分是需要变成你的实际目录，password在后边申请 ，一会在返回来补上，下图是笔者已经申请好的password）
配置完成后，在TensorFlow环境下输入jupyter notebook命令，在远程中打开Chrome浏览器就可以远程访问并使用TensorFLow了。如下图所示
在chrome中看到的页面
（5）申请配置密码
如下所示，
In [1]: from notebook.auth import passwd
In [2]: passwd()
Enter password:
Verify password:
Out[2]: 'sha1:67c9e60bb8b6:9ffede0825894254b2e042ea597d771089e11aed'
如下图所示，获得password
利用vim把out部分的密码值保存到（4）中的“c.NotebookApp.password =”行中，自此配置Jupyter Notebook完成，最终效果如下图
大功告成，终于在deepin下边搞定了tensorflow的安装，以后可以静静的在深度学习的世界里学习和装逼了！
主要参考和使用的资源网站
Ubuntu系统下tensorflow安装过程可能出现的问题及解决方案
http://www.linuxdiyf.com/linux/28525.html
Ubuntu环境下Anaconda安装TensorFlow并配置Jupyter远程访问
http://www.linuxdiyf.com/linux/25699.html
python keras （一个超好用的神经网络框架）的使用以及实例
http://blog.csdn.net/star_bob/article/details/48598417
如何在服务器上装jupyter,并设置密码？
https://www.zhihu.com/question/52814963
这篇关于Deepin Linux安装TensorFlow的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
